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Optimización de Redes Neuronales Profundas

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Free Online Course: Optimización de Redes Neuronales Profundas provided by Coursera is a comprehensive online course, which lasts for 3 weeks long, 8-9 hours worth of material. The course is taught in Spanish and is free of charge. Upon completion of the course, you can receive an e-certificate from Coursera. Optimización de Redes Neuronales Profundas is taught by Rafael Crescenzi and Pablo Alejandro Albani.

Universidad Austral via Coursera
3 weeks long, 8-9 hours worth of material
Upcoming
Overview

  • Este curso se centrará en la optimización de Redes Neuronales Profundas, cambiando la idea de que todo el proceso es una “caja negra”.
    Comprenderá qué impulsa el rendimiento y podrá obtener mejores resultados de manera más sistemática
    Entenderá cómo optimizar los principales Hiperparámetros y su implementación.
    Además, aprenderá nuevos conceptos útiles para el entrenamiento de las redes como los mini-batch y las regularizaciones.
    También, aprenderá a implementar una red neuronal utilizando TensorFlow

Syllabus

    • Aspectos prácticos del aprendizaje profundo
      • Se estudiará cómo configurar su aplicación de aprendizaje automático, separando los sets de entrenamiento y testeo. Se entenderá que es la regularización en una red neuronal y cómo definir el problema para poder optimizarlo.
    • Algoritmos de Optimización
      • Se estudiarán los distintos métodos de optimización que se pueden utilizar en el entrenamiento de redes neuronales profundas. Además, se analizarán las ventajas de trabajar con minibatches para acelerar el proceso y los beneficios de aplicar una diminución progresiva a la tasa de aprendizaje.
    • Ajuste de Hiperparámetros, Normalización por lotes e implementación en Tensorflow
      • Se aprenderán las principales técnicas y opciones en el ajuste de Hiperparámetros, la normalización por lotes y se introducirá la librería Tensorflow para la implementación de redes neuronales en Python

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