Über diesen Kurs

Este curso se centrará en la optimización de Redes Neuronales Profundas, cambiando la idea de que todo el proceso es una “caja negra”. 
Comprenderá qué impulsa el rendimiento y podrá obtener mejores resultados de manera más sistemática  
Entenderá cómo optimizar los principales Hiperparámetros y su implementación.  
Además, aprenderá nuevos conceptos útiles para el entrenamiento de las redes como los mini-batch y las regularizaciones.  
También, aprenderá a implementar una red neuronal utilizando TensorFlow

Flexible Fristen

Setzen Sie Fristen gemäß Ihrem Zeitplan zurück.

Zertifikat zur Vorlage

Erhalten Sie nach Abschluss ein Zertifikat

100 % online

Beginnen Sie sofort und lernen Sie in Ihrem eigenen Tempo.

Stufe „Mittel“

Ca. 8 Stunden zum Abschließen

Spanisch

Was Sie lernen werden

Utilizar eficazmente los "trucos" comunes de la red neuronal
Comprender las mejores prácticas de la industria para crear aplicaciones de aprendizaje profundo.
Implementar y aplicar una variedad de algoritmos de optimización.
Implementar una red neuronal en TensorFlow.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Implementar una red neuronal en TensorFlow.
Utilizar eficazmente los "trucos" comunes de la red neuronal incluida la inicialización la regularización de L2 los dropout y la normalización por lotes (Batch)
Implementar y aplicar una variedad de algoritmos de optimización.
Comprender las mejores prácticas de la industria para crear aplicaciones de aprendizaje profundo.

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Stufe „Mittel“

Ca. 8 Stunden zum Abschließen

Spanisch

Dozenten

Rafael Crescenzi

Magister en Data Mining

Facultad de Ingeniería Pilar

2.535 Lernende

2 Kurse

Pablo Alejandro Albani

Magister en Data Mining

Facultad de Ingenieria

2.535 Lernende

2 Kurse

Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden

Woche

1

Woche 1

3 Stunden zum Abschließen

Aspectos prácticos del aprendizaje profundo

3 Stunden zum Abschließen

7 Videos (Gesamt 50 min), 3 Lektüren, 1 Quiz

Woche

2

Woche 2

2 Stunden zum Abschließen

Algoritmos de Optimización

2 Stunden zum Abschließen

5 Videos (Gesamt 38 min)

Woche

3

Woche 3

4 Stunden zum Abschließen

Ajuste de Hiperparámetros, Normalización por lotes e implementación en Tensorflow

4 Stunden zum Abschließen

4 Videos (Gesamt 31 min)

Häufig gestellte Fragen

Wann erhalte ich Zugang zu den Vorträgen und Aufgaben?
Der Zugang zu Vorlesungen und Aufgaben hängt von der Art Ihrer Anmeldung ab. Wenn Sie einen Kurs im Gastmodus belegen, können Sie die meisten Kursmaterialien kostenlos einsehen. Um auf benotete Aufgaben zuzugreifen und ein Zertifikat zu erhalten, müssen Sie während oder nach Ihrer Gastphase das Zertifikat erwerben. Wenn Sie die Gastoption nicht sehen:
Der Kurs bietet möglicherweise keine Gastoption an. Sie können stattdessen eine kostenlose Testversion ausprobieren oder finanzielle Unterstützung beantragen.
Der Kurs kann stattdessen "Vollständiger Kurs ohne Zertifikat" anbieten. Mit dieser Option können Sie alle Kursmaterialien einsehen, die erforderlichen Aufgaben einreichen und eine Endnote erhalten. Dies bedeutet auch, dass Sie kein Zertifikat erwerben können.
Was bekomme ich, wenn ich das Zertifikat erwerbe?
Wenn Sie ein Zertifikat erwerben, erhalten Sie Zugriff auf alle Kursmaterialien, einschließlich bewerteter Aufgaben. Nach Abschluss des Kurses wird Ihr elektronisches Zertifikat zu Ihrer Seite „Errungenschaften“ hinzugefügt – von dort können Sie Ihr Zertifikat ausdrucken oder es zu Ihrem LinkedIn Profil hinzufügen. Wenn Sie nur lesen und den Inhalt des Kurses anzeigen möchten, können Sie kostenlos als Gast an dem Kurs teilnehmen.
Ist finanzielle Unterstützung möglich?
Ja. Für ausgewählte Lernprogramme können Sie finanzielle Unterstützung oder ein Stipendium beantragen, wenn Sie sich die Anmeldegebühr nicht leisten können. Wenn für das von Ihnen gewählte Lernprogramm finanzielle Unterstützung oder ein Stipendium verfügbar ist, wird auf der Beschreibungsseite ein Link zu einem solchen Antrag angezeigt.

Haben Sie weitere Fragen? Besuchen Sie das Learner Help Center.

Optimización de Redes Neuronales Profundas