curso de

Deep Learning parte 1: introducción con Keras

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 atualização

18/03/2022

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165

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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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