Foundations of Deep Learning and Neural Networks

Resumen

Fundamentos del Aprendizaje Profundo y Redes Neuronales

Emprende un viaje a través del complejo mundo del aprendizaje profundo y las redes neuronales. Este curso comienza con una base en la historia y conceptos básicos de las redes neuronales, incluyendo perceptrones y estructuras de múltiples capas.

A medida que avances, explorarás las mecánicas del entrenamiento de redes neuronales, cubriendo las funciones de activación y el algoritmo de retropropagación. El curso luego avanza hacia redes neuronales artificiales y sus aplicaciones en el mundo real, inspirándose en la arquitectura del cerebro humano.

Obtendrás conocimientos prácticos sobre capas de entrada y salida, la función Sigmoide, y conjuntos de datos clave como MNIST.

Se cubren a fondo temas especializados como redes de avance, retropropagación, y técnicas de regularización, incluyendo estrategias de abandono y normalización por lotes. También se te presentarán poderosos marcos como TensorFlow y Keras.

El curso concluye con un estudio detallado de redes neuronales convolucionales (CNNs), centrándose en sus aplicaciones y principios para el análisis de imágenes y videos.

Este curso es ideal para profesionales de la tecnología y estudiantes con un entendimiento básico de programación y matemáticas, en particular álgebra lineal, cálculo y probabilidad básica.

Universidad:

Coursera

Proveedor:

Coursera

Categorías:

Cursos de Aprendizaje Profundo, Cursos de Redes Neuronales

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