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Código del Curso
Neuralnettf
Duración
28 horas (usualmente 4 días, incluidas las pausas)
Requerimientos
Antecedentes en física, matemáticas y programación. Participación en actividades de procesamiento de imágenes.
Descripción General
Este curso le proporcionará conocimientos en redes neuronales y, en general, en algoritmos de aprendizaje automático, aprendizaje profundo (algoritmos y aplicaciones).
Este entrenamiento se enfoca más en los fundamentos, pero lo ayudará a elegir la tecnología adecuada: TensorFlow, Caffe, Teano, DeepDrive, Keras, etc. Los ejemplos están hechos en TensorFlow.
Programa del Curso
Conceptos básicos de TensorFlow
- Creación, inicialización, almacenamiento y restauración de variables de TensorFlow
- Alimentando, leyendo y precargando los datos de TensorFlow
- Cómo usar la infraestructura de TensorFlow para entrenar modelos a escala
- Visualización y evaluación de modelos con TensorBoard
Mecánica TensorFlow
- Entradas y marcadores de posición
- Construye los GraphS
- Inferencia
- Pérdida
- Formación
- Entrenar el modelo
- La gráfica
- La sesión
- Train Loop
- Evaluar el modelo
- Construye el Gráfico Eval
- Salida Eval
El Perceptron
- Funciones de activación
- El algoritmo de aprendizaje perceptron
- Clasificación binaria con el perceptrón
- Clasificación de documentos con el perceptrón
- Limitaciones del perceptrón
Desde Perceptron hasta Support Vector Machines
- Kernels y el truco del kernel
- Máxima clasificación de márgenes y vectores de soporte
Redes neuronales artificiales
- Límites de decisión no lineal
- Feedforward y feedback redes neuronales artificiales
- Perceptrones multicapa
- Minimizando la función de costo
- Propagación hacia adelante
- Reproducción posterior
- Mejorando la forma en que las redes neuronales aprenden
Redes neuronales convolucionales
- Metas
- Arquitectura modelo
- Principios
- Organización de código
- Lanzamiento y entrenamiento del modelo
- Evaluar un modelo
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