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Introducción al aprendizaje profundo con Keras

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Descripción del curso

El aprendizaje profundo ha llegado para quedarse Es la técnica de referencia para resolver los complejos problemas que surgen con los datos no estructurados y una herramienta increíble para la innovación. Keras es uno de los frameworks que facilitan el inicio del desarrollo de modelos de aprendizaje profundo, y es lo suficientemente versátil como para construir modelos listos para la industria en poco tiempo. En este curso, aprenderás regresión y salvarás la Tierra prediciendo trayectorias de asteroides, aplicarás clasificación binaria para distinguir entre billetes de dólar reales y falsos, utilizarás clasificación multiclase para decidir quién lanzó qué dardo en una diana, aprenderás a utilizar redes neuronales para reconstruir imágenes ruidosas y mucho más. Además, aprenderá a controlar mejor sus modelos durante el entrenamiento y a afinarlos para aumentar su rendimiento.
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Keras Fundamentals

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  1. 1

    Presentación de Keras

    Gratuito

    En este primer capítulo, conocerá las redes neuronales, comprenderá qué tipo de problemas pueden resolver y cuándo utilizarlas. También construirás varias redes y salvarás la Tierra entrenando un modelo de regresión que se aproxima a la órbita de un meteorito que se acerca a nosotros.

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    ¿Qué es Keras?
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    Descripción de Keras
    50 xp
    ¿Utilizaría el aprendizaje profundo?
    50 xp
    Su primera red neuronal
    50 xp
    ¡Hola redes!
    100 xp
    Parámetros de recuento
    100 xp
    ¡Construir como se muestra!
    100 xp
    Sobrevivir a un impacto de meteorito
    50 xp
    Especificar un modelo
    100 xp
    Formación
    100 xp
    Predecir la órbita
    100 xp
  2. 2

    Profundizar

    Al final de este capítulo, sabrá cómo resolver problemas binarios, multiclase y multietiqueta con redes neuronales. Todo ello resolviendo problemas como detectar billetes de dólar falsos, decidir quién lanzó qué dardo a un tablero y construir un sistema inteligente para regar su granja. También podrás trazar las métricas de entrenamiento del modelo y detener el entrenamiento y guardar tus modelos cuando ya no mejoren.

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    Mejorar el rendimiento de su modelo

    En los capítulos anteriores has entrenado a un montón de modelos. Ahora aprenderá a interpretar las curvas de aprendizaje para comprender sus modelos a medida que se entrenan. También visualizará los efectos de las funciones de activación, los tamaños de lote y la normalización de lotes. Por último, aprenderá a realizar la optimización automática de hiperparámetros a sus modelos Keras utilizando sklearn.

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  4. 4

    Arquitecturas de modelos avanzadas

    Es hora de introducirse en arquitecturas más avanzadas. Creará un autocodificador para reconstruir imágenes ruidosas, visualizará activaciones de redes neuronales convolucionales, utilizará modelos profundos preentrenados para clasificar imágenes y aprenderá más sobre redes neuronales recurrentes y a trabajar con texto mientras construye una red que predice la siguiente palabra de una frase.

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Sets De Datos

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Colaboradores

Collaborator's avatar
Hillary Green-Lerman
Collaborator's avatar
Sara Billen
Miguel Esteban HeadshotMiguel Esteban

Data Scientist & Founder

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