Una red neuronal es un algoritmo de aprendizaje automático que se utiliza para reconocer patrones y luego clasificar la información de entrada.
Todas las entradas que se introducen en la red neuronal se procesan, la salida de una capa se convierte en la entrada de la siguiente, y el proceso continúa hasta que la entrada se clasifica. La diferencia entre una red neuronal y un programa informático típico es que una red neuronal se parece más a una inteligencia artificial.
En otras palabras, aprende de los datos, aplica la auto programación para optimizar el rendimiento e incluso puede generar nueva información basada en la entrada. Tratar con redes neuronales con Python no es una dificultad ya que Python incluye SciPy y muchas otras bibliotecas de código para la ejecución y diseño de redes neuronales.
Tensorflow 2.0 | Redes neuronales recurrentes, LSTM, GRU
Curso de predicción de secuencias que cubre temas como: RNN, LSTM, GRU, NLP, Seq2Seq, Atención, Predicción de series de tiempo.
Las redes recurrentes son un tipo interesante de red neuronal que trata con datos que vienen en forma de secuencia. Las secuencias están a nuestro alrededor, como oraciones, música, videos y gráficos del mercado de valores. Y lidiar con ellos requiere algún tipo de elemento de memoria para recordar la historia de las secuencias, aquí es donde entran las redes neuronales recurrentes.
Estaremos cubriendo temas como RNN, LSTM, GRU, NLP, Seq2Seq, redes de atención y mucho más.
También creará proyectos, como predicción de series temporales, generador de música, traducción de idiomas, subtítulos de imágenes, detección de spam, reconocimiento de acciones y mucho más.
Requisitos
- Pitón
- Numpy
- Tensorflow o keras
- Feed Forward Neural Networks
- Propagación hacia atrás
¿Para quién es este curso?
- desarrolladores de aprendizaje automático
- Científicos de datos
Requisitos
- Python
- Numpy
- Tensorflow o keras
- Feed Forward Neural Networks
- Propagación hacia atrás
Lo que aprenderás
- RNN
- LSTM
- GRU
- PNL
- Seq2Seq
- Atención
- Series de tiempo
Este curso se encuentra disponible de manera gratuita sin necesidad de ningún cupón, a través de la opción “GRATIS”.
Te recomendamos primero leer las diferencias entre un curso gratis y uno de pago para evitar malentendidos:
Cursos gratuitos
- Contenido de vídeo en línea
Cursos de pago
- Contenido de vídeo en línea
- Certificado de finalización
- Preguntas y respuestas de los instructores
- Mensaje directo para el instructor
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