When will I have access to the lectures and assignments?

To access the course materials, assignments and to earn a Certificate, you will need to purchase the Certificate experience when you enroll in a course. You can try a Free Trial instead, or apply for Financial Aid. The course may offer 'Full Course, No Certificate' instead. This option lets you see all course materials, submit required assessments, and get a final grade. This also means that you will not be able to purchase a Certificate experience.

What will I get if I purchase the Certificate?

When you purchase a Certificate you get access to all course materials, including graded assignments. Upon completing the course, your electronic Certificate will be added to your Accomplishments page - from there, you can print your Certificate or add it to your LinkedIn profile.

Is financial aid available?

Yes. In select learning programs, you can apply for financial aid or a scholarship if you can’t afford the enrollment fee. If fin aid or scholarship is available for your learning program selection, you’ll find a link to apply on the description page.

Introducción al Aprendizaje Profundo

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Introducción al Aprendizaje Profundo

Instructeurs : Rafael Crescenzi

3 801 déjà inscrits

Inclus avec

4 modules

Obtenez un aperçu d'un sujet et apprenez les principes fondamentaux.

niveau Débutant

Aucune connaissance prérequise

7 heures à compléter

Planning flexible

Apprenez à votre propre rythme

4 modules

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niveau Débutant

Aucune connaissance prérequise

7 heures à compléter

Planning flexible

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Ce que vous apprendrez

Interpretar qué es el aprendizaje profundo
Evaluar por qué usar técnicas de aprendizaje profundo y cuándo usarlo
Construir y entrenar una regresión logística para un problema de clasificación
Construir y entrenar una red neuronal completamente conectada para un problema de clasificación

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Model Training
Catégorie : Logistic Regression
Catégorie : Regression Analysis
Catégorie : Model Optimization
Catégorie : Artificial Neural Networks
Catégorie : Machine Learning Methods
Catégorie : Supervised Learning
Catégorie : Deep Learning
Catégorie : Applied Machine Learning

Outils que vous découvrirez

Catégorie : Classification Algorithms

Détails à connaître

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Évaluations

3 devoirs

Enseigné en Espagnol

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Il y a 4 modules dans ce cours

Este curso te brindará los conocimientos introductorios sobre Aprendizaje Profundo, vas a entender

Détails du module

Se estudiará qué es el aprendizaje supervisado, que son las redes neuronales, a qué llamamos aprendizaje profundo y cuál es su importancia actual

Inclus

6 vidéos2 lectures1 devoir

6 vidéosTotal 33 minutes

Universidad Austral1 minute
Introducción2 minutes
¿Qué es una Red Neuronal?3 minutes
Uso de Redes Neuronales en el Aprendizaje Supervisado13 minutes
Qué es y porqué es relevante el Aprendizaje Profundo9 minutes
Introducción a Jupyter/Ipython notebooks4 minutes

2 lecturesTotal 11 minutes

Bienvenidos a la Universidad Austral1 minute
Sobre la versión gratuita10 minutes

1 devoirTotal 30 minutes

Cuestionario calificado del Módulo 130 minutes

Se analizarán los conceptos más importantes referidos a las redes neuronales, partiendo desde la clasificación binaria con regresiones logísticas, el descenso del gradiente y la vectorización.

Inclus

8 vidéos1 devoir

8 vidéosTotal 60 minutes

Bienvenidos/as al Módulo 21 minute
Regresiones: las redes neuronales más sencillas9 minutes
Clasificación binaria y regresión logística7 minutes
Función de Costo en la Regresión Logística6 minutes
Descenso de Gradiente7 minutes
Derivadas y grafos computacionales8 minutes
Descenso de Gradiente Aplicado a una Regresión Logística9 minutes
Vectorización14 minutes

1 devoirTotal 30 minutes

Cuestionario calificado del Módulo 230 minutes

Se introducirán a las redes neuronales profundas, intuición de las funciones de activación, iniciaciones y propagaciones

Inclus

5 vidéos1 devoir

Se explorarán las Redes Neuronales denominadas profundas, es decir, aquellas con múltiples capas ocultas, que permiten una representación más compleja de los patrones en los datos. Se evaluará como cambia su implementación y optimización de parámetros