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Deep Learning parte 1: introducción con Keras

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Discusiones sobre este curso

Deep Learning parte 1: introducción con Keras

Resumen del curso

  • Aprenda conceptos esenciales de Deep Learning en la práctica
  • Construya y entrene varios modelos com Keras y Tensorflow
  • Entienda conceptos de redes neuronales
  • Aprenda como seleccionar las capas de un modelo
  • Evalue el rendimiento de tu modelo y mejore sus resultados
  • Aplique Deep Learning para clasificar imágenes

Público Objetivo

Cualquiera que quiera familiarizarse con los conceptos básicos de Deep Learning.

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Última actualización

3/18/2022

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p/ conclusión

64

Actividades

165

Minutos de video

92

Alumnos en este curso

9.5

Nota del curso

Certificado de participación

Formación con este curso

Instructores

Contenido Detallado

  1. 1. Comprendiendo nuestros datos

    • Introducción
    • Problema a resolver
    • Cargar el dataset
    • Analisando la estructura de los datos

  2. 2. Armando las bases de nuestros modelos

    • Ordenando el código
    • Visualizando las categorias
    • Redes neuronales

  3. 3. Redes neuronales

    • Entendiendo las neuronas y pesos
    • Funciones de activación
    • Épocas y Batchsize

  4. 4. Mejorando y evaluando nuestros modelos

    • MLP Perceptrón Multicapa
    • Validando el modelo
    • Evaluando el modelo

  5. 5. Comparando modelos usando Tensorboard

    • Configurando Tensorboard
    • Overfitting y Underfitting
    • Guardar y usar el modelo

  6. 6. Puliendo nuestras habilidades

    • Normalización
    • Dropout y Mitigación de Overfitting
    • Optimizadores y Learning Rate

  7. 7. Conceptos clave

    • Documentación oficial
    • Conclusión

Conocimiento real para el mundo digital.

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