Python: aprendizaje automático, aprendizaje profundo, pandas, Matplotlib

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Aprendizaje automático no solo es útil para mensajes de texto predictivos o reconocimiento de voz de teléfonos inteligentes. El aprendizaje automático se aplica constantemente a nuevas industrias y nuevos problemas. Ya sea que sea un especialista en marketing, un diseñador de videojuegos o un programador, este curso está aquí para ayudarlo a aplicar el aprendizaje automático a su trabajo.

Bienvenida a la “Programación Python: aprendizaje automático, aprendizaje profundo | Pitón" curso.

En este curso, aprenderemos qué es Aprendizaje profundo y como funciona.

Este curso es adecuado para todos los que estén interesados ​​en Aprendizaje automático y Aprendizaje profundo conceptos en Ciencia de los datos.

En primer lugar, en este curso, aprenderemos algunas cosas fundamentales de Pitón y el Numpy Biblioteca. Estos son nuestros primeros pasos en nuestro viaje de aprendizaje profundo. Después, hacemos un pequeño viaje a la historia de Python de Machine Learning. Luego llegaremos a nuestra próxima parada. Aprendizaje automático en la programación de Python. Aquí aprendemos los conceptos de aprendizaje automático, el flujo de trabajo de aprendizaje automático y los modelos y algoritmos, y qué es el concepto de red neuronal.

Python: aprendizaje automático, aprendizaje profundo, pandas, Matplotlib

Luego llegamos a nuestra siguiente parada. Red neuronal artificial. Y ahora nuestro viaje se convierte en una aventura. En esta aventura nos adentraremos en el Keras mundo entonces salimos del Tensorflow mundo. Entonces trataremos de entender el Red neuronal convolucional concepto. Pero nuestro viaje no terminará. Luego llegaremos a Recurrent Neural Network y LTSM. Les echaremos un vistazo. Después de un tiempo, viajaremos al concepto de Transfer Learning. Y luego llegamos a nuestro destino final. Proyectos en Python Bootcamp. Nuestro jardín de juegos. Aquí crearemos algunos modelos interesantes de aprendizaje automático con la información que hemos aprendido a lo largo de nuestro viaje.

En este curso, comenzaremos desde el principio y llegaremos hasta el final del “Aprendizaje profundo” con ejemplos.

La lógica del aprendizaje automático, como modelos y algoritmos de aprendizaje automático, recopilación de datos, preprocesamiento de datos, entrenamiento y prueba del modelo, etc.

Antes de comenzar este curso, aprenderemos qué entornos podemos usar para desarrollar proyectos de aprendizaje profundo.

Durante el curso aprenderás:

1. Cosas fundamentales de Python y su biblioteca Numpy
2. ¿Qué es la inteligencia artificial (IA), el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo?
3. Historia del aprendizaje automático
4. Máquina de Turing y prueba de Turing
5. La lógica del aprendizaje automático como
   • Comprender los modelos de aprendizaje automático
   • Modelos y algoritmos de aprendizaje automático
   • Reuniendo datos
   • Preprocesamiento de datos
   • Elegir el algoritmo y el modelo adecuados
   • Entrenando y probando el modelo
   • Evaluación
6. Red neuronal artificial con estos temas
   • Que es ANN
   • Anatomía de NN
   • Operaciones de tensor
   • El motor de NN
   • Keras
   • Tensorflow
7. Red neuronal convolucional
8. Red neuronal recurrente y LTSM
9. Transferir aprendizaje
10. Aprendizaje reforzado

Finalmente, haremos cuatro proyectos diferentes para reforzar lo aprendido.

¿Por qué querrías tomar este curso?

Nuestra respuesta es simple: la calidad de la enseñanza.

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