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.

Optimización de Redes Neuronales Profundas

Instructors: Rafael Crescenzi

Included with

Learn more

3 modules

Gain insight into a topic and learn the fundamentals.

Intermediate level

Some related experience required

8 hours to complete

Flexible schedule

Learn at your own pace

3 modules

Gain insight into a topic and learn the fundamentals.

Intermediate level

Some related experience required

8 hours to complete

Flexible schedule

Learn at your own pace

What you'll learn

Utilizar eficazmente los "trucos" comunes de la red neuronal
Comprender las mejores prácticas de la industria para crear aplicaciones de aprendizaje profundo.
Implementar y aplicar una variedad de algoritmos de optimización.
Implementar una red neuronal en TensorFlow.

Skills you'll gain

Tools you'll learn

Details to know

Shareable certificate

Add to your LinkedIn profile

Assessments

2 assignments

Taught in Spanish

91%

of learners achieved a positive career outcome

See how employees at top companies are mastering in-demand skills

Learn more about Coursera for Business

logos of Petrobras, TATA, Danone, Capgemini, P&G and L'Oreal

There are 3 modules in this course

Este curso se centrará en la optimización de Redes Neuronales Profundas, cambiando la idea de que todo el proceso es una “caja negra”.

Module details

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.

What's included

7 videos3 readings1 assignment1 ungraded lab

7 videosTotal 50 minutes

Universidad Austral1 minute
Bienvenida 1 minute
Separación del Set de Dato, Sesgo y Varianza10 minutes
Regularización15 minutes
Regularización por "Dropout"9 minutes
Problemas con el Gradiente3 minutes
Estandarización de X Inicialización de W9 minutes

3 readingsTotal 21 minutes

Bienvenidos a la Universidad Austral1 minute
Sobre la versión gratuita10 minutes
Bienvenida y dinámica del curso10 minutes

1 assignmentTotal 30 minutes

calificado del Módulo 130 minutes

1 ungraded labTotal 60 minutes

Regularización60 minutes

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.

What's included

5 videos1 assignment1 ungraded lab

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