Autoencoders para reducir la dimensionalidad y el ruido

von
Coursera Project Network
In diesem angeleitetes Projekt werden Sie:

Entrenarás y optimizarás Autoencoders

Utilizarás los Autoencoders para reducir la dimensionalidad de los datos

Aprenderás a eliminar el ruido en el procesamiento de imágenes mediante los Autoencoders

Clock2 horas
BeginnerAnfänger
CloudKein Download erforderlich
VideoVideo auf geteiltem Bildschirm
Comment DotsSpanisch
LaptopNur Desktop

En este curso aprenderemos a entrenar y optimizar los Autoencoders. También aprenderemos a como aplicar estos Autoencoders para reducir la dimensionalidad de los datos y eliminar el ruido de las imágenes.

Kompetenzen, die Sie erwerben werden

  • Tratamiento de imagenes
  • Deep Learning
  • Autoencoder
  • Reducción de dimensionalidad
  • keras

Schritt für Schritt lernen

In einem Video, das auf einer Hälfte Ihres Arbeitsbereichs abgespielt wird, führt Sie Ihr Dozent durch diese Schritte:

  1. Introducción a los Autoencoders

  2. Arquitectura de los Autoencoders

  3. Reducción de dimensionalidad con Autoencoders

  4. Ejercicio práctico de reducción de dimensionalidad

  5. Fundamentos de procesamiento de imágenes con Deep learning

  6. Eliminación de ruido en imágenes con Autoencoders. Parte I

  7. Eliminación de ruido en imágenes con Autoencoders. Parte II

  8. Ejercicio práctico de eliminación del ruido con Autoencoders

Ablauf angeleiteter Projekte

Ihr Arbeitsbereich ist ein Cloud-Desktop direkt in Ihrem Browser, kein Download erforderlich

Ihr Dozent leitet Sie in einem Video mit geteiltem Bildschirm Schritt für Schritt an.

Häufig gestellte Fragen

Häufig gestellte Fragen

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