Curso de Redes Neuronales Convolucionales con Python y Keras

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Carlos Alarcón
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avanzado

En este curso avanzado eleva tus conocimientos de deep learning. Comprende el funcionamiento de las redes neuronales convolucionales. Sigue el camino de la visión artificial donde este tipo de red neuronal es utilizada.

  • Optimizarás tus redes aplicando data augmentation, callbacks y batch normalization.
  • Comprenderás el kernel, padding, strides y la capa de pooling.
  • Manejarás imágenes con Python para su uso en redes neuronales.

Temario y recursos del Curso de Redes Neuronales Convolucionales

Para este curso vas a necesitar

  • 4 Horas de contenido

  • 16 Horas de práctica


Conocimientos previos

  • Programación en Python.
  • Visualización de datos.
  • Fundamentos de redes neuronales con Python y Keras.
  • Manipulación y transformación de datos con Pandas y Numpy.
  • Uso de Google Colab o Jupyter Notebooks.

Software para este curso

  • Kaggle
Clasificador de perros y gatos con redes convolucionales

Proyecto del curso

Clasificador de perros y gatos con redes convolucionales

Resuelve una competencia de Kaggle entrenando un modelo de redes neuronales que clasifica imágenes de perros o gatos. Aplica todo lo aprendido en el curso para optimizar tus resultados.

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Conoce quién enseña el Curso de Redes Neuronales Convolucionales

Carlos Alarcón

Director de la Escuela de Data Science e Inteligencia Artifificial en Platzi

👨‍💻 Ingeniero de Sistemas
👨‍🎓 Maestro en Gerencia TIC
🕹 Amante de los Videojuegos

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