Programa del Curso

Introducción

Descripción general de Neural Networks

Comprensión de las redes convolucionales

Configuración Keras

Descripción general de Keras Características y arquitectura

Descripción general de la sintaxis Keras

Comprender cómo un modelo Keras organiza las capas

Configuración del backend de Keras (TensorFlow o Theano)

Implementación de un modelo de aprendizaje no supervisado

Análisis de imágenes con una red neuronal convolucional (CNN)

Preprocesamiento de datos

Entrenamiento del modelo

Entrenamiento en CPU vs GPU vs TPU

Evaluación del modelo

Uso de un modelo Deep Learning previamente entrenado

Configuración de una red neuronal recurrente (RNN)

Depuración del modelo

Guardar el modelo

Implementación del modelo

Supervisión de un modelo Keras con TensorBoard

Solución de problemas

Resumen y conclusión

Requerimientos

  • Python Experiencia en programación.
  • Experiencia con la línea de comandos de Linux.

Audiencia

  • Desarrolladores
  • Científicos de datos
  21 horas
 

Número de participantes


Comienza

Termina


Dates are subject to availability and take place between 09:30 and 16:30.
Los cursos de formación abiertos requieren más de 5 participantes.

Testimonios (4)

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