Ai Y Aprendizaje Profundo Con La Certificación De Tensorflow

Edureka

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Ai Y Aprendizaje Profundo Con La Certificación De Tensorflow

Edureka

Curso de AI y Aprendizaje Profundo con Tensorflow de Edureka Le harán un experto en entrenamiento y optimización de redes neurales básicas y convolucionales usando proyectos y asignaciones en tiempo real. Usted también dominará los conceptos tales como función de SoftMax, redes neurales del Autoencoder, máquina restringida de Boltzmann (RBM).

Sobre el curso

El curso Deep learning with Tensorflow de Edureka le ayudará a aprender los conceptos básicos de TensorFlow, las funciones principales, las operaciones y la tubería de ejecución. Comenzando con un simple ejemplo de "Hola Palabra", a lo largo del curso podrás ver cómo TensorFlow puede ser usado en ajuste de curvas, regresión, clasificación y minimización de funciones de error. Este concepto es entonces explorado en el mundo de Aprendizaje Profundo. Evaluará las redes neuronales profundas comunes y no tan comunes, y verá cómo éstas pueden ser explotadas en el mundo real con datos crudos complejos utilizando TensorFlow. Además, aprenderá a aplicar TensorFlow para la retropropagación para ajustar los pesos y sesgos mientras se están entrenando las Redes Neuronales. Por último, el curso abarca diferentes tipos de Arquitecturas Profundas, tales como Redes Convolucionales, Redes Recurrentes y Autocodificadores.

Aproveche las redes neuronales, implemente algoritmos de Aprendizaje Profundo y explore capas de abstracción de datos con la ayuda de este curso de Aprendizaje Profundo con TensorFlow.

Objetivos del curso

Después de completar este curso de Aprendizaje Profundo con TensorFlow, usted debería ser capaz de:

  • Definir el aprendizaje profundo
  • Expresar la motivación detrás del aprendizaje profundo
  • Aplicar matemáticas analíticas en los datos
  • Elija entre diferentes redes Deep
  • Explique las redes neuronales
  • Entrenar redes neuronales
  • Discutir Backpropagation
  • Describir autocodificadores y autocodificadores varitional
  • Ejecutar un programa "Hello World" en TensorFlow
  • Implementar diferentes modelos de regresión
  • Describir redes neuronales convolucionales
  • Discutir la aplicación de redes neuronales convolucionales
  • Discutir las redes neuronales recurrentes
  • Describir la teoría recursiva de redes de tensores neuronales
  • Implementar el modelo de red neuronal recursiva
  • Explicar el aprendizaje sin supervisión
  • Discutir las aplicaciones del aprendizaje no supervisado
  • Explique la máquina restringida de Boltzmann
  • Implementar el filtrado colaborativo con RBM
  • Definir codificadores automáticos y discutir sus aplicaciones
  • Discutir la red profunda de la creencia

¿Por qué aprender Tensorflow?

TensorFlow es una de las mejores bibliotecas para implementar Deep Learning. TensorFlow es una biblioteca de software para el cálculo numérico de expresiones matemáticas, utilizando gráficos de flujo de datos. Los nodos de la gráfica representan operaciones matemáticas, mientras que los bordes representan las matrices de datos multidimensionales (tensores) que fluyen entre ellas. Fue creado por Google y adaptado para Aprendizaje Automático. De hecho, está siendo ampliamente utilizado para desarrollar soluciones con Deep Learning.

Aprendizaje de la máquina es uno de los campos de más rápido crecimiento y más emocionante por ahí, y Deep Learning representa su verdadero borde de sangrado. El aprendizaje profundo es principalmente un estudio de redes neuronales de múltiples capas, que abarca una amplia gama de arquitecturas de modelos. Las redes neuronales tradicionales se basaban en redes superficiales, compuestas por una entrada, una capa oculta y una capa de salida. Las redes de aprendizaje profundo se distinguen de estas redes neuronales ordinarias que tienen capas más ocultas, o lo que se denomina más profundidad. Estos tipos de redes son capaces de descubrir estructuras ocultas dentro de datos no etiquetados y no estructurados (es decir, imágenes, sonido y texto), que constituye la gran mayoría de los datos en el mundo.

¿Quién debe ir para este entrenamiento?

Edureka Aprendizaje Profundo con Tensorflow curso está diseñado para todos aquellos que quieren aprender Deep Leaning que incluye la comprensión de los métodos de Aprendizaje Profundo, Redes Neuronales, Aprendizaje Profundo utiliza Tensorflow, Restricted Boltzmann Machines (RBM) y Autoencoders.

Los siguientes profesionales pueden ir a este curso: 1. Desarrolladores que aspiran a ser un 'Data Scientist' 2. Analíticos Gerentes que lideran un equipo de analistas 3. Analistas de Negocios que desean entender las Técnicas de Aprendizaje Profundo (ML) 4. Arquitectos de información que desean adquirir experiencia en Predictive Analytics 5. Profesionales que quieren cautivar y analizar Big Data 6. Los analistas que quieren entender las metodologías de Data Science Sin embargo, el aprendizaje profundo no se centra sólo en una industria en particular o conjunto de habilidades, puede ser utilizado por cualquier persona para mejorar su cartera.

¿Cuáles son los requisitos previos para este curso?

Requisitos previos

  • Conocimientos básicos de programación en Python
  • Concepto de matrices
  • Conceptos sobre Aprendizaje Automático

Edureka le ofrece un curso complementario a su propio ritmo - Un módulo sobre algoritmos de aprendizaje de Stats y Machine: Algoritmos de aprendizaje supervisados ​​y no supervisados, una vez que se haya inscrito en el curso de Deep Learning con TensorFlow.

Edureka Proceso de Certificación:

  • Una vez que tenga éxito a través del proyecto (revisado por un experto edureka), se le otorgará el certificado Turex de Turex de edureka.
  • certificación edureka tiene el reconocimiento del sector y somos el compañero de entrenamiento preferido por muchas empresas multinacionales egCisco, Ford, MphasiS, Nokia, Wipro, Accenture, IBM, Philips, Citi, Ford, MindTree, BNYMellon etc. Por favor asegúrese.
Esta institución educativa ofrece programas en:
  • Inglés


Última actualización July 8, 2017
Duración y Precio
Este curso es En línea
Start Date
Fecha de inicio
Inscripción abierta
Duration
Duración
Tiempo Parcial
Price
Precio
269 EUR
Information
Deadline
Locations
India - India Online
Fecha de inicio: Inscripción abierta
Fecha límite de inscripción Contacto
Fecha de finalización Contacto
Dates
Inscripción abierta
India - India Online
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Fecha de finalización Contacto