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Redes Neuronales: Deep Learning con PyTorch
Es parte de los cursos de Machine Learning en Data Science.
Discusiones sobre este curso
Resumen del curso
- Entienda los elementos que componen una red neuronal tradicional
- Familiarizarte con el framework de PyTorch para Deep Learning
- Realizar operaciones con Tensores de PyTorch
- Implementar un perceptrón y multi-layer perceptrón (MLP)
- Diseñar diversas estructuras de redes neuronales multi-capa
Público Objetivo
Desarrolladores familizarizados con el lenguaje de Python que desean construir soluciones basadas en redes neurales utilizando pytorch.
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Última actualización
5/24/2023
¿Ya eres alumno?
10h
p/ conclusión
44
Actividades
165
Minutos de video
42
Alumnos en este curso
0
Nota del curso
Certificado de participación
Instructores
Contenido Detallado
1. Perceptrón
- Perceptrón
- Forward
- Pytorch y GPU
2. Multi Layer Perceptrón - MLP
- Historia de las redes neuronales
- Tensores
- MLP com Pytorch
3. Previsión de la demanda
- Previsión de la demanda
- Estructura de redes neurales
- Criterio de evaluación
4. Entrenando una red neuronal
- Entrenado una red neuronal
- Funciones de activación
- Diseñando estructuras
5. Ajustando la red neuronal
- Mini-Batch
- Learning Rate
- Overfitting y Underfitting
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