Curso de Deep Learning parte 1: introducción con Keras

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Alumnos en este curso

Realice este curso de Machine Learning y:

  • 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

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

Primera aula de Deep Learning parte 1: introducción con Keras

Instructores

  • I’m a Data Scientist with a Msc. in Applied Computing.I'm also an artificial intelligence technical instructor and advisor who enjoy providing mentorship.Feel more than welcome to contact me if you need any help or want to discuss any Data Science or Artificial Intelligence topic!I love to solve business problems with data. In my job, I capture hidden patterns on data using Artificial Intelligence like Machine Learning and Optimization.

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Público objetivo

Cualquiera que quiera familiarizarse con los conceptos básicos de Deep Learning.

Última actualización

18/03/2022

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