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Syllabus - What you will learn from this course

Week
1

Week 1

13 minutes to complete

Introducción

13 minutes to complete
1 video (Total 3 min), 1 reading
1 video
1 reading
Cómo descargar recursos del curso.10m
2 hours to complete

El arte del AA

2 hours to complete
10 videos (Total 29 min)
10 videos
Regularización4m
Regularizaciones L1 y L24m
Introducción al lab Regularización12s
Lab: Regularización2m
Tasa de aprendizaje y tamaño de lotes5m
Optimización1m
Práctica con el código de Tensorflow1m
Introducción al lab Ajuste manual de modelos de AA18s
Solución del lab Ajuste manual de modelos de AA7m
2 practice exercises
El arte del AA30m
Tasa de aprendizaje y tamaño del lote30m
2 hours to complete

Ajuste de hiperparámetros

2 hours to complete
5 videos (Total 8 min)
5 videos
Parámetros frente a hiperparámetros2m
Más allá de la búsqueda por cuadrícula3m
Introducción al lab Mejore la exactitud de un modelo mediante el ajuste de hiperparámetros con Cloud MLE23s
Solución del lab Mejore la exactitud de un modelo mediante el ajuste de hiperparámetros con Cloud MLE30s
1 practice exercise
Ajuste de hiperparámetros30m
Week
2

Week 2

1 hour to complete

Un poco de ciencia

1 hour to complete
5 videos (Total 28 min)
5 videos
Regularización para lograr dispersión5m
Lab: Regularización L13m
Solución del lab Regularización L151s
Regresión logística17m
2 practice exercises
Regularización L130m
Regresión logística30m
3 hours to complete

La ciencia de las redes neuronales

3 hours to complete
6 videos (Total 70 min)
6 videos
Redes neuronales18m
Lab: Sitio de prueba de redes neuronales12m
Entrenamiento de redes neuronales14m
Lab: Uso de redes neuronales para compilar modelos de AA11m
Redes neuronales de varias clases10m
2 practice exercises
Cómo entrenar redes neuronales30m
Redes neuronales de clases múltiples30m
Week
3

Week 3

1 hour to complete

Incorporaciones

1 hour to complete
7 videos (Total 31 min)
7 videos
Repaso de las incorporaciones5m
Recomendaciones4m
Incorporaciones basadas en datos3m
Tensores dispersos4m
Entrenamiento de una incorporación4m
Propiedad de similitud7m
1 practice exercise
Incorporaciones30m
2 hours to complete

Estimador personalizado

2 hours to complete
5 videos (Total 30 min)
5 videos
Función de modelos6m
Lab: Implementación de un estimador personalizado11m
Modelos de Keras4m
Demostración de modelos de Keras y del estimador2m
1 practice exercise
Estimador personalizado30m
5 minutes to complete

Resumen

5 minutes to complete
2 videos (Total 5 min)
2 videos
Resumen de la especialización2m

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