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所在平台: Udemy |
课程主页: https://www.udemy.com/course/optimizacion-redes-neuronales-python-keras/
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课程名称：神经网络优化专家硕士 课程概述：本课程旨在通过Python和Keras深入研究神经网络的优化。课程使用先进的技术来提高学习能力、泛化性和预测精度，教授如何构建、高效优化和改进神经网络模型。 讲师：PhD. Manuel Castillo-Cara 先修要求：本课程为高级课程，建议具备机器学习和深度学习的基础知识。推荐先学习以下Udemy课程之一： - 使用Python和Keras的深度学习 - 高级神经网络 - 从零基础到专家的深度学习课程 - 使用Python的数据科学专家课程 课程内容： - **模块I：深度学习基础**：包括深度学习基本概念，Jupyter Notebook和Google Colab环境的设置，Python与TensorFlow的快速课程。 - **模块II：神经网络基础**：开发首个Keras神经网络，评估模型性能，使用Keras与Scikit-Learn解决分类和回归问题。 - **模块III：提高学习能力**：探讨隐藏层、激活函数、学习率、Batch Normalization和迁移学习对模型训练的影响。 - **模块IV：改善泛化能力**：实施正则化策略，如Dropout、早停法和模型检查点来避免过拟合。 - **模块V：提高预测能力**：应用集成方法、加权平均法、重新采样等技术以提升预测的准确性和稳定性。 - **模块VI：混合神经网络优化学习**：介绍TINTOlib及混合神经网络模型，如CNN与MLP的组合，对合成图像的应用。 学习成果：完成课程后，学员将掌握深度学习的基本和高级技能，能够独立开发和优化神经网络项目，并运用现代工具提升项目效果。 课程特点： - 视频课程支持各种设备，提供终身访问； - 互动论坛和在线辅导，增强学习体验； - 实用项目和活动，确保实践性操作与理论知识相结合。 总体来说，本课程为希望进一步提升其深度学习技能并应用于创新项目的学习者而设计，适合有意于在机器学习与深度学习领域发展的专业人士。
Máster Especialista en Optimización de Redes Neuronales con Python y Keras.Técnicas avanzadas para mejorar el aprendizaje, generalización y predicciones en redes neuronales con Python y Keras.Instructor: PhD. Manuel Castillo-CaraRequisitos previos: Este es un curso avanzado en el desarrollo y optimización de redes neuronales por lo que se recomienda tener conocimientos sobre Machine Learning y Deep Learning. Se recomienda realizar previamente uno de los siguientes cursos de Udemy:Deep Learning con Python y Keras. Redes Neuronales avanzado. Dominando el Aprendizaje Profundo con Keras en Python: Desarrollo y Evaluación de Modelos Neuronales de 0 a experto.Máster de especialista en Ciencia de Datos con Python. Aprenda a desarrollar proyectos de Machine Learning y Deep Learning con Python. Data Science de básico a ExpertoDescripción del Curso:Bienvenido al curso de Máster Especialista en Optimización de Redes Neuronales con Python y Keras. En este curso, exploraremos desde los fundamentos hasta técnicas avanzadas para construir, optimizar y mejorar modelos de redes neuronales utilizando TensorFlow y Keras. Aprenderás a desarrollar modelos de Deep Learning eficientes y escalables, comprendiendo las mejores prácticas para mejorar el rendimiento y la generalización de tus redes neuronales.Este curso tiene un enfoque práctico y progresivo, empezando con los fundamentos esenciales y avanzando hacia técnicas más sofisticadas para mejorar la capacidad de aprendizaje, la generalización y la precisión de los modelos.Lo que aprenderás en este curso:Fundamentos de Deep Learning: Comprenderás los conceptos esenciales del aprendizaje profundo y configurarás entornos de trabajo como Jupyter Notebook y Google Colab.Construcción y evaluación de redes neuronales: Aprenderás a desarrollar tus primeras redes neuronales con Keras, evaluar su rendimiento e integrar modelos con Scikit-Learn para abordar problemas de clasificación y regresión.Optimización del aprendizaje: Descubrirás el impacto de capas ocultas, funciones de activación, tasa de aprendizaje y técnicas como Batch Normalization y Transfer Learning para mejorar el entrenamiento de tus modelos.Mejora de la generalización: Implementarás estrategias de regularización, Dropout, ruido gaussiano y técnicas como Early Stopping y Model Checkpoint para evitar el sobreajuste y garantizar un mejor rendimiento en nuevos datos.Mejora de predicciones con técnicas avanzadas: Aprenderás a combinar modelos mediante técnicas de ensembles, stacking, votaciones y tasa de aprendizaje cíclica para obtener predicciones más precisas y robustas.¿Para quién es este curso?Este curso está diseñado para personas con conocimientos previos en Machine Learning y programación en Python que desean profundizar en el mundo del Deep Learning con TensorFlow y Keras. Si estás listo para llevar tus habilidades al siguiente nivel y aplicar estas técnicas en proyectos innovadores, este curso es para ti.Contenidos del Curso:MÓDULO I. Fundamentos de Deep Learning.Conceptos básicos de Deep Learning.Jupyter Notebook como nuestro entorno de trabajo.Google Colab como nuestro entorno de trabajo.Curso rápido de Python y TensorFlow.MÓDULO II. Fundamentos de Redes Neuronales.Desarrollar nuestra primera red neuronal con Keras.Evaluar el rendimiento de los modelos.Utilice modelos de Keras con Scikit-Learn para Machine Learning.Proyecto: Problema de clasificación multiclase.Proyecto: Problema de clasificación binaria.Proyecto: Problema de regresión.MODULO III. Mejorar el aprendizaje en redes neuronales.Impacto de las neuronas y capas ocultas.Impacto en el gradiente con batch size.Funciones de pérdida.Funciones de activación.Tasa de aprendizaje.Escalamiento de datos.Desvanecimiento del gradiente.Recorte del gradiente.Capa Batch Normalization.Transfer LearningMÓDULO IV. Mejorar la generalización en redes neuronales.Penalización pesos grandes en las neuronas.Regularización en fucnión de activación.Resticciones en los pesos.Regularización con Dropout.Ruido gausiano para mejorar la robustez del modelo.Early Stopping.Model check point.MÓDULO V. Mejorar las predicciones en redes neuronales.Combinar modelos de múltiples ejecuciones.Confianza con conjunto de medias ponderadas.Conjuntos de remuestreo.Conjuntos de votos horizontales.Tasa de aprendizaje cíclico y conjunto de instantáneas.Combinar predicciones con Stacking.Modelos de redes neuronales con ensemblesMÓDULO VI. Mejorar el aprendizaje con Redes Neuronales Híbridas.Introducción a TINTOlib y a las Redes Neuronales HíbridasModelos CNN sobre imágenes sintéticasRedes Neuronales Híbridas compuestas por CNN + MLPVision Transformers (ViT) sobre imágenes sintéticasRedes Neuronales Híbridas compuestas por ViT + MLPTipos de fusión o concatenación en Redes Neuronales Híbridas.Benchmark, buenas prácticas y líneas de futuroActividad 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. Es excepcional el aumento en la demanda de profesionales en este ámbito por parte de las empresas de todo el mundo actualmente. Para desarrollar el programa formativo propuesto no ser requieren grandes conocimientos previos, ya que la formación se acomete desde un nivel de usuario 0. El curso está orientado a aquellos creativos que quieran ampliar sus skills (habilidades) y conocer múltiples trucos, consejos, recursos y recomendaciones, de la mano del instructor Dr. Manuel Castillo-Cara. Además todas las formaciones de Udemy disponen acceso automático al curso, sin limitación de tiempo, disponibilidad 24/7 (24 horas al día los 7 días de la semana), sin caducidad y con garantía de devolución.Características del Curso:Recuerda que esta formación incluye lecciones en vídeo fullHD con audio de estudio (compatible con TV, PC, Mac, tablet y smartphone), artículos didácticos, actividades, proyectos paso a paso, recursos descargables, links de interés, acceso de por vida, certificado de finalización, tutorización online, y una exclusiva comunidad de aprendizaje privada que nos ayudamos aportando nuestras experiencias en el foro de comunicación del curso. ¿A qué esperas?, este curso es ideal para ti, atrévete a convertirte en un experto. Adelante, nos vemos dentro de la formación.
