Programa del Curso

Introducción a Google Colab para Deep Learning

  • Descripción general de Google Colab
  • Configuración de Google Colab
  • Navegando por la Gointerfaz de Colab

Introducción a Deep Learning

  • Descripción general del aprendizaje profundo
  • Importancia del aprendizaje profundo
  • Aplicaciones del aprendizaje profundo

Comprensión Neural Networks

  • Introducción a las redes neuronales
  • Arquitectura de redes neuronales
  • Funciones de activación y capas

Primeros pasos con TensorFlow

  • Descripción general de TensorFlow
  • Configuración de TensorFlow en Google Colab
  • Operaciones básicas TensorFlow

Construcción de Deep Learning Modelos con TensorFlow

  • Creación de modelos de redes neuronales
  • Entrenamiento de redes neuronales
  • Evaluación del rendimiento del modelo

Técnicas avanzadas TensorFlow

  • Implementación de redes neuronales convolucionales (CNN)
  • Implementación de redes neuronales recurrentes (RNN)
  • Transfiere el aprendizaje con TensorFlow

Preprocesamiento de datos para Deep Learning

  • Preparación de conjuntos de datos para el entrenamiento
  • Técnicas de aumento de datos
  • Manejo de grandes conjuntos de datos en Google Colab

Optimización Deep Learning Modelos

  • Ajuste de hiperparámetros
  • Técnicas de regularización
  • Estrategias de optimización de modelos

Proyectos Colaborativos Deep Learning

  • Compartir y colaborar en blocs de notas
  • Funciones de colaboración en tiempo real
  • Mejores prácticas para proyectos colaborativos

Consejos y mejores prácticas

  • Técnicas efectivas de aprendizaje profundo
  • Evitar los errores comunes
  • Mejora del rendimiento del modelo

Resumen y próximos pasos

Requerimientos

  • Conocimientos básicos de machine learning
  • Experiencia con Python programación

Audiencia

  • Científicos de datos
  • Desarrolladores de software
 14 Horas

Número de participantes


Precio por Participante​

Testimonios (4)

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