Aprendizaje profundo aplicado con TensorFlow*

Semana 1

Durante este curso aprenderá los aspectos básicos de TensorFlow, y además cómo usarlo para definir y ejecutar un gráfico computacional.

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Semana 2

Examine los aspectos básicos del aprendizaje automático, empezando por la regresión lineal, funciones de pérdida y descenso gradual Aprenda cómo implementar un descenso gradual básico en TensorFlow.

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Semana 3

Refresque su conocimiento acerca de la normalización la regularización. Explore las redes neurales y cómo se relacionan con TensorFlow*. Empezando con una sola neurona, aplique una función de activación, descubra los niveles de neuronas y finalmente aprenda cómo eso se traduce en una red prealimentada.

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Semana 4

Aprenda sobre lotes y cómo usarlos para ayudar a entrenar su red. Descubra maneras de utilizar lote completo, mini lote o descenso gradual estocástico. Descubra cómo implementar una clasificación de clases múltiples, utilizar la retropropagación para actualizar pesos de redes e identificar el tipo de funciones de activación a utilizar. Vea cómo usar el abandono para pulir su solución y evitar que una neurona individual domine su red.

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Semana 5

Aprenda sobre los kernels y cómo se aplican en redes neurales convolucionales (CNN) Explore los diferentes parámetros en una CNN y cómo un nivel de agrupamiento podría ser útil. Revise la topología de LeNet* y cómo cubre todos los diferentes niveles de CNN analizados en lecciones anteriores.

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Semana 6

Comprenda la topología AlexNet y cómo se compara con LeNet. Vea cómo utilizar una plantilla básica para una CNN. Aprenda cómo guardar y cargar modelos en TensorFlow*. Infórmese sobre el impulso y ciertos optimizadores, como AdaGrad (descenso de gradiente adaptativa), RMSProp (propagación de media cuadrática) y Adam que ayudan a regularizar una red neural

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Semana 7

Comprenda básicamente el aprendizaje de transferencia, los tensores y las operaciones. Vea cómo aplicarlos a un modelo preentrenado existente y cómo acelerar su entrenamiento. Conozca la normalización de lotes, por qué es importante y cómo implementarla en TensorFlow. Vea un resumen sobre Visual Geometry Group (VGG) y cómo se compara con otras redes.

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Semana 8

Conozca el formato TFRecords y cómo crear su propio TFRecord. Conozca también las colas de TensorFlow y cómo acelera el envío de datos.

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