Programa del Curso

Introducción

Keras y marcos de aprendizaje profundo

  • TensorFlow y back-ends de Theano
  • Keras vs Tensorflow

Datos y Machine Learning

  • Datos tabulares, datos visuales, datos no estructurados, etc.
  • Aprendizaje no supervisado, aprendizaje supervisado, aprendizaje por refuerzo, etc.

Preparación del entorno de desarrollo

  • Instalación y configuración de Anaconda
  • Instalación de Keras con un back-end TensorFlow

Neural Networks En Keras

  • Uso de Keras API funcional para construir una red
  • Preprocesamiento y ajuste de datos
  • Definición de un modelo Keras

Múltiples redes de entrada y salida

  • Construcción de dos redes de entrada
  • Representación de datos de alta cardinalidad
  • Fusión de capas
  • Ampliación de la red de dos entradas
  • Creación de redes neuronales con múltiples salidas
  • Resolver múltiples problemas simultáneamente

Entrenamiento y Pre-Entrenamiento

  • Modelos de entrenamiento
  • Guardar y cargar modelos
  • Uso de ResNet50 en modelos

TensorBoard

  • Exportación de Keras registros
  • Visualización de un gráfico computacional y progreso de entrenamiento

Google Nube

  • Exportación de modelos
  • Carga de Keras modelos
  • Cómo usar un modelo en Google Cloud

Resumen y conclusión

Requerimientos

  • Comprensión del álgebra lineal básica

Audiencia

  • Ingenieros de Software
  14 horas
 

Número de participantes


Comienza

Termina


Dates are subject to availability and take place between 09:30 and 16:30.
Los cursos de formación abiertos requieren más de 5 participantes.

Testimonios (4)

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