Cursos de Aprendizaje Profundo (Deep Learning) Avanzado

Algunos de nuestros clientes

Código del Curso

dladv

Duración

28 horas (usualmente 4 días, incluidas las pausas)

Requerimientos

Buena comprensión del Aprendizaje Automático. Al menos conocimientos teóricos de Aprendizaje Profundo.

Descripción General

El aprendizaje automático es una rama de la Inteligencia Artificial en la que las computadoras tienen la capacidad de aprender sin estar explícitamente programadas. El aprendizaje profundo es un subcampo del aprendizaje automático que utiliza métodos basados en representaciones de datos de aprendizaje y estructuras como las redes neuronales.

Machine Translated

Programa del Curso

  • Limitaciones del aprendizaje de la máquina
  • Aprendizaje de máquinas, asignaciones no lineales
  • Redes neuronales
  • Optimización no lineal, gradiente estocástico / MiniBatch Decente
  • Propagación trasera
  • Codificación Dispersa Profunda
  • Autocodificadores escamosos (SAE)
  • Redes Neuronales Convolucionales (CNNs)
  • Éxitos: Descriptor Matching
  • Obstáculo basado en estéreo
  • Evitación para Robótica
  • Agrupación e invariancia
  • Visualización / Redes Deconvolucionarias
  • Las Redes Neuronales Recurrentes (RNN) y su optimización
  • Aplicaciones a la PNL
  • Las RNN continuaron,
  • Optimización de Hessian-Free
  • Análisis del lenguaje: vectores de palabras / frases, análisis sintáctico, análisis de sentimientos, etc.
  • Modelos gráficos probabilísticos
  • Hopfield Nets, Máquinas Boltzmann, Máquinas Boltzmann Restringidas
  • Hopfield Networks, (Restringido) Máquinas de Bolzmann
  • Deep Belief Nets, RBMs apilados
  • Aplicaciones a NLP, Pose y Reconocimiento de Actividad en Videos
  • Avances recientes
  • Aprendizaje a Gran Escala
  • Máquinas de Turing Neural

Testimonios

★★★★★
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