Curso de Deep Learning: Redes neuronales desde cero
Modalidad
A distancia ágil
Apertura de aula
21 de agosto 2026
Cursada
Días y horarios (United States)
Certificación
UTN Buenos Aires
Precio del curso
US$ 115
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.
- Tema 1: Preprocesado de los datos, inicialización de los pesos de la red.
- Tema 2: Batch normalization, regularización en las redes neuronales (L2/dropout).
- Tema 3: Funciones de costo.
- Tema 4: Optimizadores.
- Tema 5: Tensorflow & Keras II.
- Tema 1: Conceptos.
- Tema 2: Redes Convolucionales: arquitecturas.
- Tema 3: Capas de convolución/pooling.
- Tema 4: Tensorflow & Keras III.
- Tema 1: Casos de estudio AlexNet/ZFNet/VGGNet y otros.
- Tema 2: Transferencia de conocimiento.
- Tema 3: Introduccion a las redes recurrentes.
- Tema 4: Tensorflow & Keras IV.
- Tema 1: Trabajo integrador final
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

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…

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?
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Precio del curso
US$ 115
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
En la sección “Requisitos” de esta página se indica el nivel necesario. La mayoría de nuestras formaciones iniciales no requieren conocimientos previos, pero te recomendamos revisar el programa detallado.
El acceso se habilita el día de inicio de tu curso. Para ingresar, solo tenés que entrar a tu Panel del Alumno y dirigirte a la sección “Mi formación”.
Cada curso tiene una modalidad específica (online, en vivo, presencial o combinada). Podés ver el detalle en la sección “Modalidad” de esta página.
Si tu modalidad incluye encuentros sincrónicos (en vivo), las sesiones se graban y se suben al campus para que las veas cuando quieras. Si tu curso es autoasistido, todos los contenidos ya están disponibles 24/7 para que avances a tu propio ritmo. Te recomendamos de todos modos revisar la modalidad y condiciones de asistencia de cada propuesta.
Sí. Al completar el curso y cumplir los requisitos, obtendrás un certificado oficial de UTN BA con verificación Blockchain. Si este curso forma parte de una Diplomatura, también podrás acreditarlo para ese trayecto.
El pago se realiza de forma segura dentro del Panel del Alumno. Allí podrás elegir entre los medios de pago disponibles y aprovechar las opciones de cuotas sin interés vigentes.
Tendrás acceso a foros de consulta permanentes dentro del campus virtual y, en las clases en vivo, espacios de interacción directa. Siempre contarás con el respaldo del equipo docente para resolver tus dudas.




