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Pythonを使用したニューラルネットワークコース

Institución Educativa

モードオンライン

間隔 200 時間

言語スペイン語

₡ 155.600

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Plan de estudios

まとめ

Pythonを備えたこのニューロンネットワークのコースは、基礎からPythonを使用したニューラルネットワークの高度なアプリケーションへのアドレスを備えています。 TensorflowやKerasなどの人気のある書店を使用して、人工ニューロンのトレーニングと最適化の重要な概念が調査されています。正則化、活性化、レトロピア機能などの技術の使用において実用的なアプローチを使用して、ディープネットワーク（DNN）、畳み込み（CNN）、および繰り返し（RNN/LSTM）について学びます。さらに、このコースでは、一時的な画像やシリーズ処理などの実際の問題にこれらのモデルを適用して、敵対的な生成ネットワーク（GAN）と自己監督を紹介します。人工知能とニューラルネットワークの分野を習得できます。

目標

- 人工ニューロンとニューロンネットワークの構造と機能を理解します。 - ニューロンネットワークにレトロポージョンアルゴリズムと最適化手法を適用します。 -KerasやTensorflowなどのライブラリを使用してPythonにニューロンネットワークを実装する - データ分類と回帰のために深いネットワークモデルを開発します。 - 畳み込みネットワークを構築し、画像処理に適用します。 - 時間シーケンスおよびLSTMでの繰り返しネットワークの使用を理解します。 - データ生成のためにGanとSelf -Effedの実装を探索します。

プロの出口

Pythonを使用したこのニューラルネットワークのコースの終わりに、ニューラルネットワーク、機械学習工学、データサイエンス、または人工知能の専門家の開発に取り組むことができます。テクノロジー、健康、財務分析、画像処理などの分野で高度なソリューションを設計および適用する機能があります。

あなたを準備するために

Pythonを使用したニューロンネットワークは、Pythonのニューロンネットワークを設計、実装、最適化する準備をします。分類、予測、データ生成の複雑な問題に深く、畳み込み的で繰り返しのネットワークを適用するために必要なスキルを提供します。さらに、TensorflowやKerasなどの書店と協力して、人工知能の分野での課題に対処することができます。

誰が演説されていますか

Pythonを使用したニューロンネットワークは、自動学習に関心を持つ開発者、データサイエンス、ソフトウェアエンジニアリング、学生を対象としています。また、ニューロンネットワークと機械学習プロジェクトにおける実用的なアプリケーションを専門としたい人工知能の専門家にも適しています。