Este curso se centrará en la optimización de Redes Neuronales Profundas, cambiando la idea de que todo el proceso es una “caja negra”.
Offert par
Optimización de Redes Neuronales Profundas
Universidad AustralÀ propos de ce cours
Dates limites flexibles
Réinitialisez les dates limites selon votre disponibilité.
Certificat partageable
Obtenez un Certificat lorsque vous terminez
100 % en ligne
Commencez dès maintenant et apprenez aux horaires qui vous conviennent.
Niveau intermédiaire
Approx. 8 heures pour terminer
Espagnol
Sous-titres : Espagnol
Ce que vous allez apprendre
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.
Compétences que vous acquerrez
- 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.
Dates limites flexibles
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Certificat partageable
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100 % en ligne
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Niveau intermédiaire
Approx. 8 heures pour terminer
Espagnol
Sous-titres : Espagnol
Offert par
Universidad Austral
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.
Programme de cours : ce que vous apprendrez dans ce cours
3 heures pour terminer
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 heures pour terminer
7 vidéos (Total 50 min), 3 lectures, 1 quiz
2 heures pour terminer
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 heures pour terminer
5 vidéos (Total 38 min)
4 heures pour terminer
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 heures pour terminer
4 vidéos (Total 31 min)
Foire Aux Questions
Quand aurai-je accès aux vidéos de cours et aux devoirs ?
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Une aide financière est-elle possible ?
D'autres questions ? Visitez le Centre d'Aide pour les Étudiants.
