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python的神经网络课程

Institución Educativa

模式在线的

期间 200 小时

语言西班牙语

1.981 kr

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Plan de estudios

概括

具有Python的神经元网络的这一过程从基础到使用Python的神经网络的高级应用。探索了诸如Tensorflow和Keras之类的流行书店的人工神经元的关键概念，模型的培训和优化。您将了解深层网络（DNN），卷积（CNN）和经常性（RNN/LSTM），并采用实用的方法来使用诸如正则化，激活和转化功能之类的技术。此外，该课程介绍了对抗性生成网络（GAN）和自我培训者，并将这些模型应用于实际问题，例如临时图像和系列处理。您可以掌握人工智能和神经网络领域。

目标

- 了解人造神经元和神经元网络的结构和功能。 - 在神经元网络中应用重新传播算法和优化技术。 - 使用KERAS和TENSORFLOW等库中实现Python中的神经元网络 - 开发用于数据分类和回归的深层网络模型。 - 构建卷积网络并将其应用于图像处理。 - 了解在时间序列和LSTM中使用重复网络的使用。 - 探索用于数据生成的GAN和自我效力的实现。

专业出口

在与Python的神经网络过程结束时，您可以研究神经网络，机器学习工程，数据科学或人工智能专家的开发。您将有能力在技术，健康，财务分析和图像处理等领域设计和应用高级解决方案。

为你做准备

带有Python的神经元网络为您准备设计，实现和优化Python的神经元网络。它将为您提供必要的技能，以在分类，预测和数据生成的复杂问题中应用深度，卷积和重复的网络。此外，它将使您能够解决人工智能领域的挑战，并与Tensorflow和Keras等书店合作。

它是谁解决的

带有Python的神经元网络针对开发人员，数据科学，软件工程以及对自动学习感兴趣的学生。它也适用于希望专门研究神经元网络及其在机器学习项目中的实际应用的人工智能专业人员。