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Curso

Curso de Deep Learning: Redes neuronales desde cero

Modalidad

A distancia ágil
Formación dinámica, 100% a distancia, con recursos y apoyo permanente

Apertura de aula

21 de agosto 2026
Acceso inmediato al campus con acompañamiento permanente

Cursada

Días y horarios (United States)
Jueves: 19 a 21 h

Certificación

UTN Buenos Aires
Certificado oficial con verificación Blockchain

Precio del curso

3 cuotas sin interés

US$ 115

Apertura de aula21 de agosto 2026
HorarioJueves: 19 a 21 h
Duración5 Semanas

Presentación

El sub-campo del mundo del Machine Learning llamado Deep Learning ha ganado amplia popularidad en el último tiempo ya que está detrás de considerables avances tecnológicos actuales.

Es así como el proceso de aprendizaje a través de Redes Neuronales se diferencia principalmente de los métodos tradicionales del Machine Learning (aprendizaje automático) porque necesita poca o nula intervención humana en la elección de los “features”, que son significativos para el modelo que mejor se ajusta a los datos disponibles del problema.

Comprende cómo el Deep learning o Aprendizaje Profundo conglomera una serie de métodos íntimamente ligados a los modelos de redes neuronales artificiales, los cuales, se idearon originalmente para replicar la dinámica neuronal del cerebro de manera simplificada con el objetivo de resolver problemas concretos en el área de las ciencias y la ingeniería.

En este curso aprenderás paso a paso diversos aspectos del mundo de las Redes Neuronales artificiales de manera progresiva. Emplearás el lenguaje de programación de Python y herramientas modernas de uso extendido en la industria y la academia: Tensorflow y Keras.

Modalidad

A distancia ágil

Capacitate de forma flexible y dinámica, con recursos y apoyo permanente.

En vivo o acceso a las grabaciones

Recursos Multimedia

100% a distancia

Acompañamiento de tutores

Objetivo general

Introducirse en el campo de las redes neuronales artificiales y ganar experiencia y agilidad en el uso de Tensorflow y Keras para el desarrollo de modelos que resuelvan problemas concretos.

Objetivos específicos

  • Introducirse en la operación de los tipos de redes de uso más extendido.
  • Investigar y profundizar en las herramientas que brinda Tensorflow y Keras en cada caso.
  • Analizar los resultados de distintos tipos de modelos y sus casos de aplicación.

Temario

1 Modulo • 5 Unidades

  • Tema 1: Modelo de neurona.
  • Tema 2: Arquitecturas: perceptrón, perceptrón multi-capa, redes feed-foward.
  • Tema 3: Funciones de activación.
  • Tema 4: Aprendizaje de redes neuronales artificiales.
  • Tema 5: Tensorflow & Keras I.

Destinatarios

  • Personal que se desempeñe en la industria o la academia.
  • Autodidactas en general.

Requisitos

  • Conocimientos básicos de probabilidad y estadística.
  • Conocimientos intermedios de python.
  • Conocimientos básicos de álgebra lineal.

Equipo docente

JR
Juan Marcelo Barreto Rodriguez

COORDINADOR

Mi nombre es Juan Marcelo Barreto y soy ingeniero en Materiales de la CNEA (Carrera de Ingeniería en Materiales; Institu…

JC
José Itamar Canelón

PROFESOR

Ingeniero Electricista (Universidad del Zulia (LUZ), 1994), M.Sc. en Computación Aplicada (LUZ, 1997) y Ph.D. en Ingenie…

Metodología de enseñanza-aprendizaje

La formación es 100% en línea a través del campus virtual, disponible las 24 horas.

Características de la formación

  • Foros y mensajería interna para consultas con tutores.
  • Material obligatorio y contenidos complementarios.
  • Clases en vivo por Zoom, mínimo 1 cada 15 días.

A quiénes está dirigido

  • Profesionales y estudiantes que buscan una formación flexible y de calidad.

Modalidad de evaluación y acreditación

Estos son los requisitos que deberás cumplir para obtener la acreditación del trayecto formativo.

  • Leer y visualizar todos los contenidos del curso.
  • Entregar y aprobar todas las actividades y ejercicios obligatorios.
  • Completar la cursada dentro del período establecido. Una vez finalizado, no se aceptarán entregas pendientes.
  • Aprobar la evaluación integradora final, que podrá consistir en un trabajo práctico o un cuestionario de opción múltiple.

Certificación

  • Si cumpliste con todos los requisitos, recibirás un Certificado de Aprobación.
  • Si completaste solo parte de la cursada, obtendrás un Certificado de Participación.

Los certificados emitidos por Centro de e-Learning UTN BA cuentan con un sistema de validación basado en tecnología blockchain, que garantiza autenticidad, trazabilidad y transparencia en todo momento.

¿Cómo inscribirse?

Paso 1

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¡Listo! Ya podés empezar

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Certificación con aval de UTN Buenos Aires

Certificado oficial UTN

Avalado por la UTN Buenos Aires. Se otorga al cumplir con los requisitos de asistencia y evaluación.

Validación blockchain

Autenticidad y trazabilidad digital garantizada. Tu título es único, seguro y verificable de forma permanente.

Preguntas frecuentes

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