Deep learning con R y Keras. Redes Neuronales avanzado.
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Descripción
Deep learning con R y Keras. Redes Neuronales avanzado.
Aprendizaje profundo con la librería Keras en R. Aprende a diseñar y desarrollar redes neuronales de básico a experto.
Calificación: ⭐⭐⭐⭐⭐
Requisitos previos: Antes de realizar el curso se recomienda encarecidamente tener conocimientos sobre Machine Learning. Este es el curso continuación de:
- Machine Learning con R. Data Analytics de básico a experto. Modelado Predictivo con R. Aprende los algoritmos de Machine Learning con R para convertirte en un Data Science experto.
Descripción del Curso:
Bienvenido al curso de Deep Learning 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. En este curso, descubriremos las técnicas, código y habilidades de Deep Learning que luego puede llevar a sus propios proyectos de Machine Learning.
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
- Conceptos básicos de machine learning.
- La plataforma R como nuestro entorno de machine learning.
- Conclusiones
- MÓDULO II: Programación con R
- Primeros pasos con la plataforma R.
- Lenguaje de programación R.
- Conjunto de datos Estándar.
- MÓDULO III. Redes Neuronales.
- Curso sobre Multilayer Perceptron
- Redes Feed Forward
- Desarrollar nuestra primera red neuronal con Keras.
- Evaluar el rendimiento de los modelos.
- Proyecto: Problema de clasificación multiclase.
- Proyecto: Problema de clasificación binaria.
- Proyecto: Problema de regresión.
- MÓDULO IV. Redes Neuronales Convolucionales
- Fundamentos de las CNNs
- Operación convolución y Pooling
- Capas totalmente conectadas
- Backpropagation y Gadiente descendiente
- Coste, sesgo y activación.
- Padding y Stride.
- MÓDULO V. Redes Neuronales Recurrentes
- Curso intensivo en redes neuronales recurrentes.
- Modelos de perceptrones multicapa para problemas de series de tiempo.
- Modelos LSTM para problemas de series temporales.
- Proyecto: Clasificación secuencial de reseñas de películas.
- Proyecto: Generación de texto.