Curso Completo de Deep Learning
Conocer los fundamentos del Deep Learning
Entrenar y optimizar una red neuronal
Aprender funciones avanzadas como: early stopping, droput, batchnormalization, etc
Este proyecto es un curso práctico y efectivo para aprender Deep Learning con ejercicios aplicados. Aprenderás desde cero los fundamentos del Deep Learning. Después irás aprendiendo a desarrollar redes neuronales con Python y Keras a través de ejercicios prácticos. Gracias a este curso aprenderás a programar tus propios modelos de Deep Learning. Gracias a esto podrás predecir si un cliente comprará o no un producto, el precio de la vivienda, etc.
Навыки, которые вы получите
- Deep Learning
- Redes Neuronales
- keras
- Aprendizaje Profundo
Будете учиться пошагово
На видео, которое откроется рядом с рабочей областью, преподаватель объяснит эти шаги:
Introducción al Deep Learning y a las redes neuronales. Parte I
Introducción al Deep Learning y a las redes neuronales. Parte II
Funciones básicas de Keras
Importación y analisis exploratorio
Pre-procesamiento de los datos
Desarrollo de una red neuronal básica
Fundamentos del Overfitting y Early Stopping
Overfitting y Early Stopping
Dropout y Batch Normalization
Как устроены проекты с консультациями
Ваше рабочее пространство — это облачный рабочий стол в браузере. Ничего не нужно загружать.
На разделенном экране видео преподаватель предоставляет пошаговые
Часто задаваемые вопросы
Часто задаваемые вопросы
Что я получу, приобретя проект с рекомендациями?
Доступны ли проекты с консультациями на ПК и мобильных устройствах?
Какие преподаватели ведут проекты с рекомендациями?
Можно ли скачать работу из уже завершенного проекта с рекомендациями?
Какие правила возврата средств?
Можно ли получить финансовую помощь?
Можно ли прослушать проект с рекомендациями и посмотреть видео бесплатно?
Какие предварительные знания требуются для работы над проектом с рекомендациями?
Можно ли выполнить этот проект с рекомендациями в веб-браузере, не устанавливая специальное ПО?
Как организована учеба на проектах с рекомендациями?
Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.
Coursera Footer
