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Uncover the Concepts and Techniques to Build and Train your own Artificial Intelligence Models

Gain a deep understanding of Supervised Learning techniques by studying the fundamentals and implementing them in NumPy.

Gain hands-on experience using popular Deep Learning frameworks such as Tensorflow 2 and Keras.


Section 1 – The Basics:

– Learn what Supervised Learning is, in the context of AI

– Learn the difference between Parametric and non-Parametric models

– Learn the fundamentals: Weights and biases, threshold functions and learning rates

– An introduction to the Vectorization technique to help speed up our self implemented code

– Learn to process real data: Feature Scaling, Splitting Data, One-hot Encoding and Handling missing data

– Classification vs Regression


Section 2 – Feedforward Networks:

– Learn about the Gradient Descent optimization algorithm.

– Implement the Logistic Regression model using NumPy

– Implement a Feedforward Network using NumPy

– Learn the difference between Multi-task and Multi-class Classification

– Understand the Vanishing Gradient Problem

– Overfitting

– Batching and various Optimizers (Momentum, RMSprop, Adam)


Section 3 – Convolutional Neural Networks:

– Fundamentals such as filters, padding, strides and reshaping

– Implement a Convolutional Neural Network using NumPy

– Introduction to Tensorfow 2 and Keras

– Data Augmentation to reduce overfitting

– Understand and implement Transfer Learning to require less data

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– Analyse Object Classification models using Occlusion Sensitivity

– Generate Art using Style Transfer

– One-Shot Learning for Face Verification and Face Recognition

– Perform Object Detection for Blood Stream images


Section 4 – Sequential Data

– Understand Sequential Data and when data should be modeled as Sequential Data

– Implement a Recurrent Neural Network using NumPy

– Implement LSTM and GRUs in Tensorflow 2/Keras

– Sentiment Classification from the basics to the more advanced techniques

– Understand Word Embeddings

– Generate text similar to Romeo and Juliet

– Implement an Attention Model using Tensorflow 2/Keras

Supervised Learning for AI with Python and Tensorflow 2

Uncover the Concepts and Techniques to Build and Train your own Artificial Intelligence Models”

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Toma en cuenta que este tipo de cupones duran por muy poco tiempo.

Si el cupón ya ha expirado podrás adquirir el curso de manera habitual.

Este tipo de cupones duran muy pocas horas, e incluso solo minutos después de haber sido publicados.

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