Curso Redes Neuronales con Python para Oposiciones
Este curso de Redes Neuronales con Python está avalado por la Universidad Camilo José Cela, tiene una duración de 80 horas y otorga 3 créditos ECTS. Es un título propio universitario válido para conseguir méritos en procesos selectivos, bolsas de empleo y concursos de traslado.
- Título universitario
- Bonificable FUNDAE
- Becas disponibles
- Abierta próxima convocatoria
- Becas de hasta el 30% de descuento
Plan de estudios del Curso Redes Neuronales con Python para Oposiciones
El Curso Redes Neuronales con Python para Oposiciones se corresponde con el programa universitario «Redes Neuronales con Python y Tensorflow» de la Universidad Camilo José Cela. Son 80 horas y 3 créditos ECTS orientadas a diseñar, entrenar y evaluar redes neuronales con Python y TensorFlow, desde el perceptrón hasta las arquitecturas convolucionales y recurrentes.
El programa se estructura en 6 unidades, desde «Introducción al Deep Learning» hasta «Conclusiones».
Al ser un título propio universitario con créditos ECTS, es el tipo de formación que las convocatorias suelen admitir en el apartado de formación complementaria o méritos; conviene revisar siempre las bases de cada proceso selectivo. No exige titulación universitaria previa para matricularse.
Al terminar el Curso Redes Neuronales con Python para Oposiciones serás capaz de:
- Preparar un entorno de trabajo en Python con las librerías habituales de deep learning
- Explicar el funcionamiento de una neurona artificial y de las redes multicapa
- Entrenar redes neuronales controlando función de pérdida, optimizador y sobreajuste
- Diseñar redes convolucionales (CNN) para problemas de visión por computador
- Aplicar redes recurrentes (RNN) y neuronas LSTM a datos secuenciales y series temporales
- Utilizar autoencoders y otras arquitecturas de aprendizaje no supervisado
- Evaluar el rendimiento de un modelo y decidir los siguientes pasos de mejora
El Curso Redes Neuronales con Python para Oposiciones está dirigido a:
- Opositores y aspirantes a procesos selectivos de plazas interinas y bolsas de empleo.
- Personas que necesitan sumar puntos de baremo en concursos de traslado o listas de contratación.
- Profesionales que buscan un título universitario con validez en procesos selectivos.
El Curso Redes Neuronales con Python para Oposiciones tiene una duración de 80 horas y este temario:
Unidad 1. Introducción al Deep Learning
- ¿Qué es Machine Learning y Deep Learning?
- Instalación de entorno Python y librerías Deep Learning
- Aprendizaje supervisado
- ¿Qué es el overfitting / underfitting en el aprendizaje supervisado?
- Evaluación de rendimiento de modelos – Métricas de Clasificación
- Evaluación de rendimiento de modelos – Métricas de Regresión
- Aprendizaje no supervisado
- Descarga datasets & scripts casos prácticos
Unidad 2. Redes neuronales artificiales
- ¿Qué es una neurona y el modelo perceptrón?
- ¿Qué son las redes neuronales?
- Funciones de activación
- Funciones de activación en modelos multiclase
- Funciones de Coste y de Gradiente Descendente
- Propagación hacia atrás (backpropagation)
- Claves para crear redes neuronales efectivas
- ¿Qué nos proporciona TensorFlow y Keras?
- Regresión con Keras – Presentación caso práctico
- Regresión con Keras – Importación de librerías y fuentes
- Regresión con Keras – Análisis de datos (EDA) + Preprocesado (I)
- Regresión con Keras – Análisis de datos (EDA) + Preprocesado (II)
- Regresión con Keras – División Train / Test
- Regresión con Keras – Escalado
- Regresión con Keras – Creación de modelo
- Regresión con Keras – Entrenamiento del modelo
Unidad 3. Redes neuronales convolucionales (CNN)
- Introducción a las redes neuronales convolucionales (CNN)
- ¿Qué son los filtros de imagen y los kernels?
- Capas convolucionales en una CNN
- Capas pooling en una CNN
- Clasificación imágenes Blanco y Negro – Presentación caso práctico
- Clasificación imágenes Blanco y Negro – Importación de librerías y fuentes
- Clasificación imágenes Blanco y Negro – Preprocesado
- Clasificación imágenes Blanco y Negro – Creación del modelo
- Clasificación imágenes Blanco y Negro – Entrenamiento del modelo
- Clasificación imágenes Blanco y Negro – Evaluación y Predicción
- Clasificación imágenes RGB – Presentación caso práctico
- Clasificación imágenes RGB – Importación de librerías y fuentes
- Clasificación imágenes RGB – Preprocesado
- Clasificación imágenes RGB – Creación del modelo
- Clasificación imágenes RGB – Entrenamiento del modelo
- Clasificación imágenes RGB – Evaluación y Predicción
Unidad 4. Redes neuronales recurrentes (RNN)
- Introducción a las redes neuronales recurrentes (RNN)
- Neuronas LSTM
- Creación de batches en RNN
- Forecast RNN – Presentación caso práctico
- Forecast RNN – Importación de librerías y fuentes
- Forecast RNN – Preprocesado
- Forecast RNN – División Train / Test
- Forecast RNN – Escalado
- Forecast RNN – Creación Generador Serie Temporal
- Forecast RNN – Creación del modelo
- Forecast RNN – Entrenamiento del modelo
- Forecast RNN – Evaluación y Predicción
Unidad 5. Redes neuronales en aprendizaje no supervisado
- Introducción a las redes neuronales en aprendizaje no supervisado
- ¿Qué son los autoencoders en una red neuronal?
- NN No Supervisado – Presentación caso práctico
- NN No Supervisado – Importación de librerías y fuentes
- NN No Supervisado – Preprocesado
- NN No Supervisado – Escalado
- NN No Supervisado – Estimación número de clusters
- NN No Supervisado – Creación del modelo
- NN No Supervisado – Entrenamiento del modelo
- NN No Supervisado – Evaluación y Predicción de clusters
Unidad 6. Conclusiones
- Conclusiones
- Próximos Pasos
- Clase Extra – Cupones Descuento
Salidas Profesionales
El Curso Redes Neuronales con Python para Oposiciones no solo permite sumar puntos en oposiciones, sino también adquirir competencias útiles para el desarrollo profesional en distintos ámbitos.
Gracias a la Formación en Redes Neuronales con Python con Créditos ECTS, el alumno puede mejorar su perfil y acceder a nuevas oportunidades laborales, tanto en el sector público como privado.
Entre las principales salidas profesionales destacan:
- Mejora de posición en bolsas de empleo público
- Acceso a procesos selectivos con mayor puntuación
- Desarrollo profesional en áreas relacionadas con Redes Neuronales con Python
- Especialización dentro del ámbito profesional actual
- Refuerzo del perfil académico mediante Acreditación Universitaria en Redes Neuronales con Python
Nuestros alumnos trabajan en:
Títulación Universitaria
Una vez finalizada la formación en Redes Neuronales con Python el alumno recibe:
Título Acreditado por la universidad Camilo José Cela: Este título es válido para conseguir méritos en procesos selectivos, bolsas, oposiciones, etc y que por tanto serán reconocidos en el ámbito profesional.
Al aprobar la formación los estudiantes reciben el título con los créditos ECTS correspondientes.
Próximas Convocatorias
Financiación y Becas
Métodos de pago y financiación
- Pago Único: Descuento adicional sobre el importe total
- Pago a plazos: Financia la formación hasta en 10 meses sin intereses
Bonificaciones y Becas
- Fundae: Todas nuestras formaciones son bonificables para empresas.
- Becas FIT: Ayudas directas de hasta el 30% dto. a los perfiles más interesantes.
FAQs
¿El Curso Redes Neuronales con Python para Oposiciones es válido para oposiciones y cómo se acreditan los créditos ECTS?
El Curso Redes Neuronales con Python para Oposiciones está dirigido a:
- Opositores y aspirantes a procesos selectivos de plazas interinas y bolsas de empleo.
- Personas que necesitan sumar puntos de baremo en concursos de traslado o listas de contratación.
- Profesionales que buscan un título universitario con validez en procesos selectivos.
¿Necesito un título universitario para matricularme?
Depende del tipo de formación:
- Programas Avanzados: Por lo general, sí se requiere un título de Grado, Licenciatura o Diplomatura. No obstante, si tienes una experiencia profesional acreditada en el sector, podrías acceder previa valoración de la dirección del programa.
- Cursos Avanzados y Certificados Universitarios: No es necesario tener un título universitario previo. Están diseñados para ser accesibles a cualquier persona que quiera actualizar sus competencias.
¿Qué son los créditos ECTS y para qué me sirven?
El ECTS (European Credit Transfer System) es la unidad de medida del trabajo del estudiante.
- 1 crédito ECTS equivale a 25 horas de dedicación (clases, estudio, trabajos).
- Al ser créditos universitarios, tienen validez en todo el Espacio Europeo de Educación Superior (EEES), lo que facilita que otras instituciones reconozcan tu formación.
¿Recibiré un título oficial al terminar?
Al finalizar con éxito, recibirás un Título Propio de la Universidad Camilo José Cela. Estos títulos están orientados específicamente al mercado laboral y a la especialización profesional, diferenciándose de los Grados o Másteres Oficiales que tienen un enfoque más académico o de acceso al doctorado.
Si no tengo estudios previos, ¿puedo acceder a un Programa Avanzado?
Sí, es posible a través de la vía de Experiencia Profesional. La normativa actual permite que profesionales sin título universitario pero con trayectoria demostrable en el área del curso puedan cursarlo y obtener el diploma correspondiente. ¡Consúltanos tu caso particular!
¿Estas formaciones son compatibles con mi trabajo?
¡Totalmente! La mayoría de nuestra oferta de formación permanente está diseñada bajo una metodología flexible (online o semipresencial), pensada específicamente para profesionales en activo que necesitan compatibilizar su aprendizaje con su jornada laboral.