Diploma en Redes Neurales en Python-Aprendizaje profundo para principiantes

Si usted es un entusiasta del aprendizaje profundo, aquí está su oportunidad de convertirse en experto en redes neuronales artificiales (ANN) en un corto período. Sin necesidad de conocimientos matemáticos o de programación avanzados, este tutorial de aprendizaje automático le enseñará todo lo que necesita saber para construir modelos predictivos de aprendizaje profundo utilizando Python y sus bibliotecas-Keras y TensorFlow. Usted tendrá la oportunidad de practicar a medida que aprende siguiendo instrucciones sencillas paso a paso proporcionadas a través de las conferencias de vídeo. Los pasos se demuestran a usted y se apoyan explicando la teoría y la razón detrás de cada uno. Usted comienza por entender las aplicaciones de los modelos de redes neuronales y el aprendizaje profundo y sus ventajas. A continuación, se introduzca en diferentes conceptos como 'perceptrons', 'arquitectura de red' y 'descenso de gradiente'.

La siguiente parte requiere que tenga algunas habilidades básicas de Python para ver cómo se utiliza el algoritmo de descenso de gradiente para encontrar los mínimos de una función para optimizar el modelo de red. Se le dará un curso de choque en Python, donde se familiarizará con el entorno de Jupyter para la programación de Python y bibliotecas como Numpy, Pandas y Seaborn. Puede saltarse esta parte si ya está cualificado en Python. En este punto, estará listo para empezar a crear un modelo de ANN simple utilizando una API secuencial para resolver un problema de clasificación y luego pasar a resolver un problema de regresión-esto incluye aprender a crear arquitecturas de ANN complejas utilizando la API funcional. Por último, aprenderá a guardar y restaurar modelos. Si desea profundizar en el proceso de análisis de datos y preproceso para los modelos de ANN, siga la siguiente sección de esta introducción al aprendizaje automático con Python, que discute la teoría básica de un árbol de decisión y las técnicas de la imputación de valor faltante, la transformación de variables y la división de prueba-tren. La técnica clásica de aprendizaje automático de la regresión lineal seguirá. También aprenderá a cuantificar la precisión de un modelo, interpretar los resultados del análisis predictivo y encontrar la solución a un problema empresarial.

Este curso es para aquellos que quisieran seguir una carrera en la ciencia de datos o usar la ciencia de redes neuronales para resolver problemas de negocios complejos, o para cualquiera que quiera aprender machine learning con Python. Debido al avance en la minería de datos y la potencia informática, las máquinas de negocio han adquirido capacidades de aprendizaje profundo mejoradas. Aquellos que pueden aprovechar estas capacidades tienen un inmenso poder en sus manos. No es de extrañar, por lo tanto, que sean muy solicitados en el mundo profesional de hoy. Al inscribirse en este curso, se dará un salto en una dirección que tiene numerosas oportunidades de carrera en muchos datos y campos de negocio analíticos.