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所在平台: Udemy |
课程主页: https://www.udemy.com/course/deep-learning-para-lenguaje-natural-y-series-temporales-en-r/
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课程名称:深度学习在自然语言处理和时间序列中的应用(R语言) 课程概述:本课程致力于使用R语言和Keras库进行深度学习,尤其聚焦于自然语言处理和时间序列分析。由曼努埃尔·卡斯蒂略博士授课,建议学员在参加之前具备机器学习的基础知识。课程是对Udemy上"使用R和Keras进行表格数据的深度学习"课程的延续,旨在从基础到专业培养学员的神经网络模型开发能力。 课程描述:欢迎参与本课程,学习如何利用Python的Keras库进行深度学习模型的开发和评估,专注于自然语言处理和时间序列的应用。通过学习技术、代码和技能,学员将能将所学应用于个人的深度学习项目中,快速开发强大的深度学习模型。课程适合具备中级编程知识的机器学习爱好者,探索深度学习及神经网络的精彩世界。 课程内容: - 模块I:介绍 - Anaconda作为工作管理工具 - Jupyter Notebook或RStudio作为深度学习环境 - R的快速课程 - Keras库介绍 - 模块II:深度学习基础 - 神经网络概述 - 多层感知器的集训 - 使用Keras开发首个神经网络 - 模块III:神经网络基础 - 神经元作为基本单位及其工作原理 - 多层感知器的操作及模拟 - 模块IV:神经网络实践 - 开发首个神经网络以处理整洁数据 - 用于回归和图像问题的多层感知器 - 模块V:时间序列中的RNN - 基于窗口大小的多层感知器 - 利用GRU和LSTM进行时间序列分析 - 模块VI:自然语言处理中的RNN - 电影评论情感分析(使用CNN和RNN) - 基于LSTM的文本生成 课程特性: - 丰富的视频教程、实践活动和项目 - 课程资源下载、终身访问和在线指导 - 私人学习社区及论坛互动 - 完成课程后可获得证书 学习者将通过实操项目逐步成为该领域的专家,无需高端计算机设备即可顺畅学习。课程适合希望增强技能和掌握多种技巧的创造性人才。报名参加,相信您会在此学习旅程中收获颇丰!
Deep Learning para Lenguaje Natural y Series Temporales en R.Aprendizaje profundo con Redes Neuronales Recurrentes en Procesamiento del Lenguaje Natural y Series Temporales.Instructores: PhD. Manuel Castillo. Requisitos previos: Antes de realizar el curso se recomienda encarecidamente tener conocimientos sobre Machine Learning. Este es el curso continuación del también curso de Udemy llamado:Deep Learning para datos tabulares con R y Keras: Aprendizaje profundo con R para Tidy Data. Aprende a desarrollar modelos basados en redes neuronales de básico a experto.Descripción del Curso:Bienvenido al curso de Deep Learning para Lenguaje Natural y Series Temporales con R y Keras. En este curso trataremos la librería Keras de Python para Deep Learning y cómo usarla para desarrollar y evaluar modelos de Deep Learning para Procesamiento del Lenguaje Natural y Series Temporales. En este curso, descubriremos las técnicas, código y habilidades de Deep Learning que luego puede llevar a sus propios proyectos de Aprendizaje profundo para Procesamiento del Lenguaje Natural y Series Temporales con R y Keras. Si está interesado en Deep Learning, tenemos que comenzar por desarrollar y evaluar modelos de Deep Learning. Luego, si descubres que realmente le gusta o tienes una habilidad especial para ello, más adelante podrás profundizar más en los antecedentes y la teoría, según lo necesites para ayudarte a desarrollar mejores y más valiosos resultados.En este contexto, para este curso se ha escogido la mejor plataforma para comenzar y desarrollar muy rápidamente modelos de Deep Learning potentes a través de la librería Keras de R.La librería Keras envuelve la complejidad de la computación numérica de Theano y TensorFlow proporcionando una API concisa que usaremos para desarrollar nuestra propia red neuronal y modelos Deep Learning. Además, trataremos las habilidades de Deep Learning para llevar esta nueva tecnología asombrosa a nuestros propios proyectos. El curso está dirigido a personas que tengan conocimientos de Machine Learning, conocimientos intermedios del lenguaje de programación y que quieran adentrarse a este apasionante mundo de dentro del campo de Deep Learning y redes neuronales.Contenidos del Curso:MÓDULO I. Introducción - Teoría / Pŕactica.Anaconda como nuestro gestor de trabajo.Jupyter Notebook o RStudio como nuestro entorno de Deep Learning.Curso rápido de R.Introducción a la librerías KerasMÓDULO II. Fundamentos de Deep Learning - Teoría / Pŕactica.¿Qué son las redes neuronales?Historia de las redes neuronales.Curso intensivo en perceptrones multicapa.Desarrolle su primera red neuronal con Keras.Utilice modelos de Keras para Machine Learning general.MÓDULO III. Fundamentos de Redes Neuronales - TeoríaNeurona como unidad fundamental. Como trabaja una neuronal.Perceptrón multicapa.Cómo opera el perceptrón multicapa.Simulación de una arquitectura de red neuronal.MÓDULO IV. Fundamentos de Redes Neuronales - PrácticaNuestra primera red neuronal.Desarrollar la primera red neuronal para Tidy Data.Desarrollo del percertrón multicapa para Tidy Data.MLP para problemas de regresiónMLP para problema de imágenes.MÓDULO V. RNN para series temporalesMultilayer percetrón en Series temporales con tamaño ventanas.Series temporales con GRU.Series Temporales con LSTM.Series Temporales con LSTM con tamaño de ventanas.Series Temporales con LSTM con memoria entre batchs.Conceptos avanzados en series temporales.MÓDULO VI. RNN para Procesamiento del Lenguaje NaturalClasificación de opiniones en revisión de películas (sentiment analysis) con CNN.Clasificación de opiniones en revisión de películas (sentiment analysis) con RNN.Clasificación de opiniones en revisión de películas (sentiment analysis) con RNN Bidireccionales.Generación de texto con LSTM.Conceptos avanzados en PLN.Actividad virtualSesiones de videoconferenciasAnálisis de casosForos de discusiónTrabajos parciales de los módulosExamen tipo testLecturas comentadas yBúsquedas de información científica.Procedimiento de la formación:La formación te permitirá convertirte en un experto en la materia, y todo ello desde una formación principalmente práctica. A través de variadas actividades y proyectos completos podrás adquirir los conocimientos suficientes para ejercer profesionalmente de forma solvente. Además conocerás en detalle mi flujo de trabajo a la hora de afrontar un proyecto profesional. Para la realización de este curso no vas a necesitar el equipo informático más potente del mercado, ya que el software empleado durante formación online se encuentra perfectamente optimizado y su uso es muy fluido en todo tipo de equipos, tanto en PC como en Mac.El aprendizaje será un proceso continuo donde los estudiantes tienen la oportunidad de ir trabajando con el editor de texto practicando lo expuesto en la parte de teoría.Puedes elegir ver todas las lecciones de forma secuencial (lineal) y aprovecharlas al máximo la formación. Pero también puedes decidir ver este curso como una guía de referencia. Las clases están claramente organizadas en secciones lógicas y puedes decidir visualizar solo las clases que te resulten más importantes según tus necesidades formativas. A excepción de las lecciones PRO, la mayoría de las lecciones son independientes para que puedas comprender los conceptos de cada lección sin tener que ver las lecciones anteriores del curso. 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