Este curso se centrará en la optimización de Redes Neuronales Profundas, cambiando la idea de que todo el proceso es una “caja negra”.
от партнера
Optimización de Redes Neuronales Profundas
Южный университетОб этом курсе
Гибкие сроки
Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.
Сертификат, ссылками на который можно делиться с другими людьми
Получите сертификат по завершении
100% онлайн
Начните сейчас и учитесь по собственному графику.
Средний уровень
Прибл. 8 часов на выполнение
Испанский
Субтитры: Испанский
Чему вы научитесь
Utilizar eficazmente los "trucos" comunes de la red neuronal
Comprender las mejores prácticas de la industria para crear aplicaciones de aprendizaje profundo.
Implementar y aplicar una variedad de algoritmos de optimización.
Implementar una red neuronal en TensorFlow.
Приобретаемые навыки
- Implementar una red neuronal en TensorFlow.
- Utilizar eficazmente los "trucos" comunes de la red neuronal incluida la inicialización la regularización de L2 los dropout y la normalización por lotes (Batch)
- Implementar y aplicar una variedad de algoritmos de optimización.
- Comprender las mejores prácticas de la industria para crear aplicaciones de aprendizaje profundo.
Гибкие сроки
Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.
Сертификат, ссылками на который можно делиться с другими людьми
Получите сертификат по завершении
100% онлайн
Начните сейчас и учитесь по собственному графику.
Средний уровень
Прибл. 8 часов на выполнение
Испанский
Субтитры: Испанский
от партнера
Южный университет
La Universidad Austral se propone servir a la sociedad a través de la búsqueda de la verdad, mediante el desarrollo y transmisión del conocimiento, la formación en las virtudes y la atención de cada persona según su destino trascendente, proponiendo un estilo de liderazgo intelectual, profesional, social y público.
Программа курса: что вы изучите
3 ч. на завершение
Aspectos prácticos del aprendizaje profundo
Se estudiará cómo configurar su aplicación de aprendizaje automático, separando los sets de entrenamiento y testeo. Se entenderá que es la regularización en una red neuronal y cómo definir el problema para poder optimizarlo.
3 ч. на завершение
7 видео ((всего 50 мин.)), 3 материалов для самостоятельного изучения, 1 тест
2 ч. на завершение
Algoritmos de Optimización
Se estudiarán los distintos métodos de optimización que se pueden utilizar en el entrenamiento de redes neuronales profundas. Además, se analizarán las ventajas de trabajar con minibatches para acelerar el proceso y los beneficios de aplicar una diminución progresiva a la tasa de aprendizaje.
2 ч. на завершение
5 видео ((всего 38 мин.))
4 ч. на завершение
Ajuste de Hiperparámetros, Normalización por lotes e implementación en Tensorflow
Se aprenderán las principales técnicas y opciones en el ajuste de Hiperparámetros, la normalización por lotes y se introducirá la librería Tensorflow para la implementación de redes neuronales en Python
4 ч. на завершение
4 видео ((всего 31 мин.))
Часто задаваемые вопросы
Когда я получу доступ к лекциям и заданиям?
Что я получу, оплатив сертификацию?
Можно ли получить финансовую помощь?
Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.
