Programa del Curso
Conceptos básicos de TensorFlow
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Creación, inicialización, guardado y restauración de variables TensorFlow
Alimentación, lectura y precarga TensorFlow de datos
Cómo usar TensorFlow la infraestructura para entrenar modelos a escala
Visualización y evaluación de modelos con TensorBoard
TensorFlow Mecánica
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Entradas y marcadores de posición
Compilar el GraphS
Inferencia
Pérdida
Adiestramiento
Del perceptrón a las máquinas de vectores de soporte
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Los kernels y el truco del kernel
Clasificación de márgenes máximos y vectores de soporte
Artificial Neural Networks
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Límites de decisión no lineales
Redes neuronales artificiales feedforward y feedback
Perceptrones multicapa
Minimización de la función de coste
Propagación hacia adelante
Propagación hacia atrás
Mejorar la forma en que aprenden las redes neuronales
Convolucional Neural Networks
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Goals
Arquitectura del modelo
Principios
Organización del código
Lanzamiento y entrenamiento del modelo
Evaluación de un modelo
Requerimientos
Conocimientos de física, matemáticas y programación. Participación en actividades de procesamiento de imágenes.
Testimonios (5)
I liked the opportunities to ask questions and get more in depth explanations of the theory.
Sharon Ruane
Curso - Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example
Very good all round overview.Good background into why Tensorflow operates as it does.
Kieran Conboy
Curso - Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example
I was amazed at the standard of this class - I would say that it was university standard.
David Relihan
Curso - Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example
Knowledgeable trainer
Sridhar Voorakkara
Curso - Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example
I really appreciated the crystal clear answers of Chris to our questions.