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Programa del Curso
Introducción
Descripción general de Neural Networks
Comprensión de las redes convolucionales
Configuración Keras
Descripción general de Keras Características y arquitectura
Descripción general de la sintaxis Keras
Comprender cómo un modelo Keras organiza las capas
Configuración del backend de Keras (TensorFlow o Theano)
Implementación de un modelo de aprendizaje no supervisado
Análisis de imágenes con una red neuronal convolucional (CNN)
Preprocesamiento de datos
Entrenamiento del modelo
Entrenamiento en CPU vs GPU vs TPU
Evaluación del modelo
Uso de un modelo Deep Learning previamente entrenado
Configuración de una red neuronal recurrente (RNN)
Depuración del modelo
Guardar el modelo
Implementación del modelo
Supervisión de un modelo Keras con TensorBoard
Solución de problemas
Resumen y conclusión
Requerimientos
- Python Experiencia en programación.
- Experiencia con la línea de comandos de Linux.
Audiencia
- Desarrolladores
- Científicos de datos
21 horas
Testimonios (5)
Tuvimos una visión general sobre Machine Learning, Neural Networks, IA con ejemplos prácticos.
Catalin - DB Global Technology SRL
Curso - Machine Learning and Deep Learning
Traducción Automática
The structure from first principles, to case studies, to application.
Margaret Webb - Department of Jobs, Regions, and Precincts
Curso - Introduction to Deep Learning
Working from first principles in a focused way, and moving to applying case studies within the same day
Maggie Webb - Department of Jobs, Regions, and Precincts
Curso - Artificial Neural Networks, Machine Learning, Deep Thinking
I was benefit from the passion to teach and focusing on making thing sensible.
Zaher Sharifi - GOSI
Curso - Advanced Deep Learning
In-depth coverage of machine learning topics, particularly neural networks. Demystified a lot of the topic.
