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파이썬을 사용한 신경망 과정

Institución Educativa

방법 온라인

지속 200 시간

언어 스페인 사람

¥46,600

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Plan de estudios

요약

파이썬이있는이 뉴런 네트워크 의이 과정은 기초에서 파이썬을 사용한 신경망의 고급 응용에 이르기까지 주소를 지정합니다. 인공 뉴런, 모델의 훈련 및 최적화의 주요 개념은 텐서 플로 및 케라와 같은 인기있는 서점을 사용합니다. 정규화, 활성화 및 재 퇴사 기능과 같은 기술의 사용에 실질적인 접근법을 사용하여 DEP NEWTRY (DNN), CONTER (CNN) 및 Repurring (RNN/LSTM)에 대해 배우게됩니다. 또한이 과정은 GAN (Adversarial Generative Networks) 및 Self -Chirers를 소개하여 임시 이미지 및 시리즈 처리와 같은 실제 문제에 이러한 모델을 적용합니다. 인공 지능 및 신경망 분야를 마스터 할 수 있습니다.

목표

- 인공 뉴런과 뉴런 네트워크의 구조와 기능을 이해하십시오. - 뉴런 네트워크에 retropropagagation 알고리즘 및 최적화 기술을 적용하십시오. - Keras 및 Tensorflow와 같은 라이브러리를 사용하여 Python에서 신경 네트워크를 구현합니다 - 데이터 분류 및 회귀를위한 심층 네트워크 모델을 개발하십시오. - 컨볼 루션 네트워크를 구축하고 이미지 처리에 적용하십시오. - 시간 시퀀스 및 LSTM에서 반복 네트워크의 사용을 이해하십시오. - 데이터 생성을 위해 GAN 및 SELF -EFFED의 구현을 탐색하십시오.

전문가 출구

Python을 사용한 신경망 의이 과정이 끝나면 신경망, 머신 러닝 엔지니어링, 데이터 과학 또는 인공 지능 전문가의 개발을 수행 할 수 있습니다. 기술, 건강, 재무 분석 및 이미지 처리와 같은 부문에서 고급 솔루션을 설계하고 적용 할 수 있습니다.

당신을 준비하기 위해

Python이있는 뉴런 네트워크를 사용하면 Python에서 뉴런 네트워크를 설계, 구현 및 최적화 할 수 있습니다. 그것은 분류, 예측 및 데이터 생성의 복잡한 문제에 깊고 컨볼 루션 및 반복되는 네트워크를 적용하는 데 필요한 기술을 제공합니다. 또한 인공 지능 분야의 과제를 해결하면서 Tensorflow 및 Keras와 같은 서점과 협력 할 수 있습니다.

누가 해결 되었습니까?

Python이있는 뉴런 네트워크는 개발자, 데이터 과학, 소프트웨어 엔지니어링 및 자동 학습에 관심이있는 학생들을 대상으로합니다. 또한 신경 네트워크를 전문으로하고 머신 러닝 프로젝트에서 실질적인 응용 프로그램을 전문으로하는 인공 지능 전문가에게도 적합합니다.