Cursos de Fundamentos de Redes Neuronales Usando TensorFlow como Ejemplo

Algunos de nuestros clientes

Código del Curso

Neuralnettf

Duration

28 hours (usualmente 4 días, incluidas las pausas)

Requerimientos

Antecedentes en física, matemáticas y programación. Participación en actividades de procesamiento de imágenes.
 

Overview

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

Testimonios

★★★★★
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