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Data Science > Machine Learning
curso de

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 atualização

24/05/2023

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10h

p/ conclusión

44

Actividades

165

Minutos de video

39

Alumnos en este curso

Certificado de participación

Instructores

  • Esteban Wilfredo Vilca Zuñiga

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
Precios en:
USD
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