Aprender sobre el aprendizaje de la máquina práctica | Curso gratis | Alison
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Diploma en aprendizaje automático de máquina con flujo de Tensor

Conozca los fundamentos del aprendizaje automático y la aplicación de TensorFlow en este curso gratuito en línea.

Datos científicos
Gratis
Este curso gratuito en línea sobre el aprendizaje de la máquina práctica y TensorFlow será particularmente útil para las empresas de tecnología, los ingenieros informáticos. También será útil para los profesionales de la Inteligencia Artificial que se ocupan del procesamiento de datos, así como del edificio de modelos de aprendizaje automático. Al final de este curso, usted se volverá más familiarizado con los conceptos de TensorFlow, modelos de aprendizaje automático y redes neuronales.
  • Duración

    9-10 Horas
  • Certificación

  • Responsive

  • Editor

    NPTEL
  • Accreditation

    CPD

Descripción

Modules

Resultados

Certificación

Ver los módulos del curso

Description

Este curso gratuito en línea en el aprendizaje práctico de máquinas con TensorFlow comenzará presentándole el concepto de aprendizaje automático y la visión general de TensorFlow. Usted aprenderá acerca de los pasos en el proceso de aprendizaje automático, la regresión logística y la pérdida de la unción en el aprendizaje automático. También se le introducirá el descenso de gradiente, las variaciones de descenso de gradiente, la visualización de aprendizaje automático, así como la matriz de confusión.

El curso introduce el concepto de tensores y su relevancia. Usted aprenderá sobre los fundamentos matemáticos del aprendizaje profundo. También aprenderá a crear interconexiones de datos para TensorFlow, así como al proceso de texto con TensorFlow. A continuación, se le introducirán modelos de aprendizaje automático, clasificación de texto, sobreajuste, ajuste, regresión y la arquitectura del modelo de red neuronal.

El curso explica el significado de la red neuronal de convolución y el aprendizaje de transferencia. También aprenderá sobre la agrupación y la clasificación y visualización de imágenes. Este curso explica en gran detalle la API estimator, los árboles potenciados, así como la palabra embeddings y su aplicación. Este curso también explica la personalización de TensorFlow, la escritura de una capa personalizada, así como la formación distribuida de Tensorflow.

Inicio Curso Ahora

Modules

Introducción a Tensorflow

Conceptos de aprendizaje automático

Interconexiones de datos y proceso de texto

Creación de modelos de aprendizaje automático

Diploma en aprendizaje automático de máquina con flujo de Tensor-Primera evaluación

Red neuronal convolucional

Formación e incrustación

Introducción a redes neuronales recurrentes

Formación y personalización

Diploma en aprendizaje de máquinas prácticas con flujo de tensor-Segunda evaluación

Evaluación del curso

Learning Outcomes

Tras la finalización satisfactoria de este curso, podrá:


  • Discute la historia y el desarrollo de Tensorflow
  • Distinguir entre el aprendizaje automático y la programación tradicional  
  • Explicar la importancia de un   área de juegos de red neuronal
  • Analizar los fundamentos matemáticos del aprendizaje profundo
  • Explicar el proceso de utilización de la API de TensorFlow para crear un modelo de aprendizaje profundo para los problemas de regresión
  • Discutir la clasificación y visualización de imágenes
  • Explicar los métodos para mejorar la precisión del modelo

Certification

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