Autoencoders para reducir la dimensionalidad y el ruido

Offert par
Coursera Project Network
Dans ce Projet Guidé, vous :

Entrenarás y optimizarás Autoencoders

Utilizarás los Autoencoders para reducir la dimensionalidad de los datos

Aprenderás a eliminar el ruido en el procesamiento de imágenes mediante los Autoencoders

Clock2 horas
BeginnerDébutant
CloudAucun téléchargement requis
VideoVidéo en écran partagé
Comment DotsEspagnol
LaptopOrdinateur de bureau uniquement

En este curso aprenderemos a entrenar y optimizar los Autoencoders. También aprenderemos a como aplicar estos Autoencoders para reducir la dimensionalidad de los datos y eliminar el ruido de las imágenes.

Les compétences que vous développerez

  • Tratamiento de imagenes
  • Deep Learning
  • Autoencoder
  • Reducción de dimensionalidad
  • keras

Apprendrez étape par étape

Votre enseignant(e) vous guidera étape par étape, grâce à une vidéo en écran partagé sur votre espace de travail :

  1. Introducción a los Autoencoders

  2. Arquitectura de los Autoencoders

  3. Reducción de dimensionalidad con Autoencoders

  4. Ejercicio práctico de reducción de dimensionalidad

  5. Fundamentos de procesamiento de imágenes con Deep learning

  6. Eliminación de ruido en imágenes con Autoencoders. Parte I

  7. Eliminación de ruido en imágenes con Autoencoders. Parte II

  8. Ejercicio práctico de eliminación del ruido con Autoencoders

Comment fonctionnent les Projets Guidés

Votre espace de travail est un bureau cloud situé dans votre navigateur, aucun téléchargement n'est requis.

Votre enseignant(e) vous guide étape par étape dans une vidéo en écran partagé

Foire Aux Questions

Foire Aux Questions

D'autres questions ? Visitez le Centre d'Aide pour les Étudiants.