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Tutoriales En Linea » Cursos » Aprendiendo con el aprendizaje profundo de tensorFlow y udacity

Aprendiendo con el aprendizaje profundo de tensorFlow y udacity


omegayalfa Por omegayalfa En: Cursos, Udacity, Noticias, Tutorial 0 Enero 29, 2019

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El aprendizaje profundo se ha convertido en uno de los temas más candentes en la máquina de aprendizaje en los últimos años. Con TensorFlow, la plataforma de aprendizaje profundo que recientemente se lanzo como un proyecto de código abierto, los objetivo era llevar las capacidades de aprendizaje profundo a todo el mundo. 
 
Hasta el momento, estan muy emocionados por la captación: más de 4000 usuarios han bifurcado en GitHub en tan sólo unas pocas semanas, y el proyecto ha sido protagonizado más de 16000 veces por los aficionados de todo el mundo. 
 
Para ayudar a que el aprendizaje profundo aún más accesible a los ingenieros y científicos de datos en general, estan poniendo en marcha un nuevo curso de enseñanza profunda desarrollado en colaboración con Udacity.


Este curso corto e intensivo le proporciona todas las herramientas básicas y vocabulario para comenzar con el aprendizaje profundo, y le guía a través de cómo usarlo para abordar algunos de los problemas de aprendizaje de máquinas más comunes. También se acompaña de cuadernos TensorFlow interactivos que reflejan directa e implementan los conceptos introducidos en las conferencias.
 

El curso consta de cuatro conferencias que ofrecen un recorrido por los principales bloques de construcción que se utilizan para resolver problemas que van desde el reconocimiento de imágenes para el análisis de textos. 
 
La primera conferencia se centra en los aspectos básicos que serán familiares para los que ya están versados en la máquina de aprendizaje: la configuración de los datos y protocolo experimental y la formación de modelos de clasificación simples. 
 
La segunda conferencia se basa en estos fundamentos para explorar cómo estos modelos simples se pueden hacer más profundo, y más poderoso, y explora todos los problemas de escalabilidad que vienen con que, en particular, la regularización y puesta a punto hiperparámetro. 
 
La tercera conferencia tiene que ver con las redes convolucionales y reconocimiento de imágenes. 
 
La cuarta y última conferencia explorar modelos de texto y secuencias en general, con incrustaciones y redes neuronales recurrentes.

Hacia el final del curso, se han implementado y entrenado esta variedad de modelos en su propia máquina y estará listo para transferir ese conocimiento para resolver sus propios problemas! Nuestro objetivo general en el diseño de este curso es proporcionar los entusiastas de la máquina de aprendizaje de una rápida y directa ruta de acceso a la solución de problemas reales e interesantes con las técnicas de aprendizaje profundo, y ahora estamos muy contentos de compartir lo que hemos construido! Ha sido muy divertido armar con el fantástico equipo de expertos en el diseño de cursos en línea y la producción en Udacity. 
Para más detalles, registrarse para el curso. ¡Esperamos que lo disfrutes!
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