Об этом курсе

Este curso se centrará en la optimización de Redes Neuronales Profundas, cambiando la idea de que todo el proceso es una “caja negra”. 
Comprenderá qué impulsa el rendimiento y podrá obtener mejores resultados de manera más sistemática  
Entenderá cómo optimizar los principales Hiperparámetros y su implementación.  
Además, aprenderá nuevos conceptos útiles para el entrenamiento de las redes como los mini-batch y las regularizaciones.  
También, aprenderá a implementar una red neuronal utilizando TensorFlow

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

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

Преподаватели

Rafael Crescenzi

Magister en Data Mining

Facultad de Ingeniería Pilar

2 543 учащихся

2 курса

Pablo Alejandro Albani

Magister en Data Mining

Facultad de Ingenieria

2 543 учащихся

2 курса

Программа курса: что вы изучите

Неделя

1

Неделя 1

3 ч. на завершение

Aspectos prácticos del aprendizaje profundo

3 ч. на завершение

7 видео ((всего 50 мин.)), 3 материалов для самостоятельного изучения, 1 тест

7 видео

Universidad Austral1мин

Bienvenida 1мин

Separación del Set de Dato, Sesgo y Varianza10мин

Regularización15мин

Regularización por "Dropout"9мин

Problemas con el Gradiente3мин

Estandarización de X Inicialización de W9мин

3 материала для самостоятельного изучения

Bienvenidos a la Universidad Austral1мин

Sobre la versión gratuita10мин

Bienvenida y dinámica del curso10мин

1 практическое упражнение

calificado del Módulo 130мин

Неделя

2

Неделя 2

2 ч. на завершение

Algoritmos de Optimización

2 ч. на завершение

5 видео ((всего 38 мин.))

Неделя

3

Неделя 3

4 ч. на завершение

Ajuste de Hiperparámetros, Normalización por lotes e implementación en Tensorflow

4 ч. на завершение

4 видео ((всего 31 мин.))

Часто задаваемые вопросы

Когда я получу доступ к лекциям и заданиям?
Доступ к лекциям и заданиям предоставляется в зависимости от типа регистрации. Если вы проходите курс в режиме слушателя, то получите бесплатный доступ к большинству материалов курса. Чтобы открыть оцениваемые задания и возможность получить сертификат, необходимо будет приобрести прохождение с сертификатом. Это можно сделать во время прохождения в режиме слушателя или после него. Если вы не видите варианта 'Режим слушателя'.
Курс может не предлагаться в режиме слушателя. Попробуйте бесплатную пробную версию или подайте заявку на финансовую помощь.
Курс предлагаться в режиме 'Полный курс, без сертификата'. В нем можно просматривать все материалы, выполнять обязательные задания и получить итоговую оценку. Приобрести дополнительно прохождение с сертификатом в таком случае нельзя.
Что я получу, оплатив сертификацию?
Оплатив сертификацию, вы получите доступ ко всем материалам курса, включая оцениваемые задания. После успешного прохождения курса на странице ваших достижений появится электронный сертификат. Оттуда его можно распечатать или прикрепить к профилю LinkedIn. Просто ознакомиться с содержанием курса можно бесплатно.
Можно ли получить финансовую помощь?
Да. В некоторых программах обучения вы можете подать заявку на получение финансовой помощи или стипендии, если не можете оплатить регистрационный взнос. Если для выбранной вами программы предлагается такая возможность, вы увидите ссылку для подачи заявки на странице описания.

Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.

Optimización de Redes Neuronales Profundas