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Deep Learning parte 1: introducción con Keras
Es parte de los cursos de Machine Learning en Data Science.
Discusiones sobre este curso
Resumen del curso
- Aprenda conceptos esenciales de Deep Learning en la práctica
- Construya y entrene varios modelos com Keras y Tensorflow
- Entienda conceptos de redes neuronales
- Aprenda como seleccionar las capas de un modelo
- Evalue el rendimiento de tu modelo y mejore sus resultados
- Aplique Deep Learning para clasificar imágenes
Público Objetivo
Cualquiera que quiera familiarizarse con los conceptos básicos de Deep Learning.
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Última actualización
3/18/2022
¿Ya eres alumno?
10h
p/ conclusión
64
Actividades
165
Minutos de video
99
Alumnos en este curso
9.5
Nota del curso
Certificado de participación
Formación con este curso
Instructores
Contenido Detallado
1. Comprendiendo nuestros datos
- Introducción
- Problema a resolver
- Cargar el dataset
- Analisando la estructura de los datos
2. Armando las bases de nuestros modelos
- Ordenando el código
- Visualizando las categorias
- Redes neuronales
3. Redes neuronales
- Entendiendo las neuronas y pesos
- Funciones de activación
- Épocas y Batchsize
4. Mejorando y evaluando nuestros modelos
- MLP Perceptrón Multicapa
- Validando el modelo
- Evaluando el modelo
5. Comparando modelos usando Tensorboard
- Configurando Tensorboard
- Overfitting y Underfitting
- Guardar y usar el modelo
6. Puliendo nuestras habilidades
- Normalización
- Dropout y Mitigación de Overfitting
- Optimizadores y Learning Rate
7. Conceptos clave
- Documentación oficial
- Conclusión
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