Introducción al Deep Learning
Conocer los fundamentos del Deep Learning
Entrenar una red neuronal básica
Conocer los diferentes componentes y funciones de una red
Este proyecto es un curso práctico y efectivo para aprender los fundamentos del Deep Learning con ejercicios aplicados. Aprenderemos desde cero los fundamentos del Deep Learning, de la librería Keras y a como programar una red neuronal. Todo ello con proyectos prácticos que nos permitirán consolidar los conocimientos. Gracias a este curso aprenderemos a programar diferentes redes neuronales para predecir el precio de venta de una vivienda o si un cliente alquilará una bicicleta.
Навыки, которые вы получите
- Python Programming
- Deep Learning
- Redes Neuronales
- keras
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
Introducción a Keras
Importación y Pre-procesamiento de los datos
Definición y compilamiento del modelo
Entrenamiento del modelo y evaluación
Optimización del modelo
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
