Después de hacer estos cursos, me siento seguro creando visualizaciones y cuadros de mando profesionales
Shoebur RahmanEspecialista en adquisiciones, Giz Bangladesh
Descripción del curso
¡El deep learning ha llegado para quedarse! Es la técnica de referencia para resolver problemas complejos con datos no estructurados y una herramienta increíble para innovar. Keras es uno de los frameworks que facilitan empezar a desarrollar modelos de deep learning, y es lo bastante versátil como para crear modelos listos para producción en muy poco tiempo. En este curso, aprenderás regresión y salvarás la Tierra prediciendo trayectorias de asteroides, aplicarás clasificación binaria para distinguir billetes de dólar reales y falsos, usarás clasificación multiclase para decidir quién lanzó cada dardo en una diana, aprenderás a usar redes neuronales para reconstruir imágenes con ruido y mucho más. Además, aprenderás a controlar mejor tus modelos durante el entrenamiento y a ajustarlos para mejorar su rendimiento.
Requisitos previos
Programa de formación
Esquema del curso
1
Presentación de Keras
En este primer capítulo, te presentarás a las redes neuronales, entenderás qué tipo de problemas pueden resolver y cuándo usarlas. También construirás varias redes y salvarás la Tierra entrenando un modelo de regresión que aproxima la órbita de un meteorito que se acerca a nosotros.
2
Más en profundidad
Al final de este capítulo, sabrás cómo resolver problemas binarios, multiclase y multilabel con redes neuronales. Todo ello resolviendo retos como detectar billetes de dólar falsos, decidir quién lanzó qué dardo a una diana y construir un sistema inteligente para regar tu granja. También podrás representar las métricas de entrenamiento del modelo y detener el entrenamiento y guardar tus modelos cuando ya no mejoren.
3
Mejorar el rendimiento de tu modelo
En los capítulos anteriores has entrenado muchos modelos. Ahora aprenderás a interpretar curvas de aprendizaje para entender tus modelos mientras se entrenan. También visualizarás los efectos de las funciones de activación, los tamaños de lote y la normalización por lotes. Por último, aprenderás a realizar una optimización automática de hiperparámetros en tus modelos de Keras usando sklearn.
4
Arquitecturas avanzadas de modelos
¡Es hora de conocer arquitecturas más avanzadas! Crearás un autoencoder para reconstruir imágenes con ruido, visualizarás activaciones de redes neuronales convolucionales, usarás modelos profundos preentrenados para clasificar imágenes y aprenderás más sobre redes neuronales recurrentes y trabajo con texto mientras construyes una red que predice la siguiente palabra de una frase.
Introducción al Deep Learning con Keras
Curso
completado
