Este curso forma parte de Programa especializado: Aprendizaje profundo

4.9
estrellas
117,376 calificaciones

97 %

Andrew Ng +2 instructores más

Instructores principales

1.148.933 ya inscrito

Ofrecido Por

Programa especializado: Aprendizaje profundodeeplearning.ai

Acerca de este Curso

1.030.584 vistas recientes

In the first course of the Deep Learning Specialization, you will study the foundational concept of neural networks and deep learning. 
By the end, you will be familiar with the significant technological trends driving the rise of deep learning; build, train, and apply fully connected deep neural networks; implement efficient (vectorized) neural networks; identify key parameters in a neural network’s architecture; and apply deep learning to your own applications.

The Deep Learning Specialization is our foundational program that will help you understand the capabilities, challenges, and consequences of deep learning and prepare you to participate in the development of leading-edge AI technology. It provides a pathway for you to gain the knowledge and skills to apply machine learning to your work, level up your technical career, and take the definitive step in the world of AI.

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Curso 1 de 5 en

Programa especializado: Aprendizaje profundo

Nivel intermedio

Intermediate Python skills: basic programming, understanding of for loops, if/else statements, data structures
A basic grasp of linear algebra & ML

Aprox. 25 horas para completar

Inglés (English)

Habilidades que obtendrás

Deep Learning
Artificial Neural Network
Backpropagation
Python Programming
Neural Network Architecture

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Nivel intermedio

Intermediate Python skills: basic programming, understanding of for loops, if/else statements, data structures
A basic grasp of linear algebra & ML

Aprox. 25 horas para completar

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Instructores

Calificación del instructor

4,91/5 (21.624 calificaciones)

Ofrecido por

deeplearning.ai

Programa - Qué aprenderás en este curso

Calificación del contenido97%(203,657 calificaciones)

Semana

Semana 1

3 horas para completar

Introduction to Deep Learning

3 horas para completar

6 videos (Total 74 minutos), 1 lectura, 4 cuestionarios

Semana

Semana 2

8 horas para completar

Neural Networks Basics

8 horas para completar

19 videos (Total 161 minutos), 5 lecturas, 4 cuestionarios

19 videos

Binary Classification8m

Logistic Regression5m

Logistic Regression Cost Function8m

Gradient Descent11m

Derivatives7m

More Derivative Examples10m

Computation Graph3m

Derivatives with a Computation Graph14m

Logistic Regression Gradient Descent6m

Gradient Descent on m Examples8m

Vectorization8m

More Vectorization Examples6m

Vectorizing Logistic Regression7m

Vectorizing Logistic Regression's Gradient Output9m

Broadcasting in Python11m

A Note on Python/Numpy Vectors6m

Quick tour of Jupyter/iPython Notebooks3m

Explanation of Logistic Regression Cost Function (Optional)7m

Pieter Abbeel Interview16m

5 lecturas

Derivation of DL/dz (Optional)10m

Deep Learning Honor Code2m

Programming Assignment FAQ10m

How to Download your Notebook

How to Refresh your Workspace5m

1 ejercicio de práctica

Neural Network Basics 50m

Semana

Semana 3

6 horas para completar

Shallow Neural Networks

6 horas para completar

12 videos (Total 109 minutos)

12 videos

Neural Networks Overview4m

Neural Network Representation5m

Computing a Neural Network's Output9m

Vectorizing Across Multiple Examples9m

Explanation for Vectorized Implementation7m

Activation Functions10m

Why do you need Non-Linear Activation Functions?5m

Derivatives of Activation Functions7m

Gradient Descent for Neural Networks9m

Backpropagation Intuition (Optional)15m

Random Initialization7m

Ian Goodfellow Interview14m

1 ejercicio de práctica

Shallow Neural Networks50m

Semana

Semana 4

9 horas para completar

Deep Neural Networks

9 horas para completar

8 videos (Total 64 minutos), 5 lecturas, 4 cuestionarios

8 videos

Deep L-layer Neural Network5m

Forward Propagation in a Deep Network7m

Getting your Matrix Dimensions Right11m

Why Deep Representations?10m

Building Blocks of Deep Neural Networks8m

Forward and Backward Propagation10m

Parameters vs Hyperparameters7m

What does this have to do with the brain?3m

5 lecturas

Optional Reading: Feedforward Neural Networks in Depth10m

Clarification For: What does this have to do with the brain?1m

Confusing Output from the AutoGrader10m

References 10m

Acknowledgments10m

1 ejercicio de práctica

Key Concepts on Deep Neural Networks50m

Reseñas

4.9

23164 reseña

5 stars
89,71 %
4 stars
9,22 %
3 stars
0,80 %
2 stars
0,12 %
1 star
0,13 %

Principales reseñas sobre REDES NEURALES Y APRENDIZAJE PROFUNDO

por MH29 de jun. de 2018

Very good course to start Deep learning. But you need to have the basic idea first. I would suggest to do the Stanford Andrew Ng Machine Learning course first and then take this specialization courses

por NT17 de ene. de 2020

Very structured approach to developing a neural network which I believe I can use as foundation for any project regardless its complexity. Thanks professor Andrew Ng and the team for their dedication.

por RG6 de sep. de 2020

I have learned a lot from this detailed and well-structured course. Programing assignments were very sophisticatedly designed. It was challenging, fun, and most importantly it delivered what is aimed.

por AA2 de jul. de 2020

Excellent course !!!

The flow is perfect and is very easy to understand and follow the course

I loved the simplicity with which Andrew explained the concepts. Great contribution to the community

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Acerca de Programa especializado: Aprendizaje profundo

The Deep Learning Specialization is a foundational program that will help you understand the capabilities, challenges, and consequences of deep learning and prepare you to participate in the development of leading-edge AI technology.

In this Specialization, you will build and train neural network architectures such as Convolutional Neural Networks, Recurrent Neural Networks, LSTMs, Transformers, and learn how to make them better with strategies such as Dropout, BatchNorm, Xavier/He initialization, and more. Get ready to master theoretical concepts and their industry applications using Python and TensorFlow and tackle real-world cases such as speech recognition, music synthesis, chatbots, machine translation, natural language processing, and more. AI is transforming many industries. The Deep Learning Specialization provides a pathway for you to take the definitive step in the world of AI by helping you gain the knowledge and skills to level up your career. Along the way, you will also get career advice from deep learning experts from industry and academia.

Preguntas Frecuentes

¿Cuándo podré acceder a las lecciones y tareas?
El acceso a las clases y las asignaciones depende del tipo de inscripción que tengas. Si tomas un curso en modo de oyente, verás la mayoría de los materiales del curso en forma gratuita. Para acceder a asignaciones calificadas y obtener un certificado, deberás comprar la experiencia de Certificado, ya sea durante o después de participar como oyente. Si no ves la opción de oyente:
es posible que el curso no ofrezca la opción de participar como oyente. En cambio, puedes intentar con una Prueba gratis o postularte para recibir ayuda económica.
Es posible que el curso ofrezca la opción 'Curso completo, sin certificado'. Esta opción te permite ver todos los materiales del curso, enviar las evaluaciones requeridas y obtener una calificación final. También significa que no podrás comprar una experiencia de Certificado.
¿Qué recibiré si me suscribo a este Programa especializado?
Cuando te inscribes en un curso, obtienes acceso a todos los cursos que forman parte del Programa especializado y te darán un Certificado cuando completes el trabajo. Se añadirá tu Certificado electrónico a la página Logros. Desde allí, puedes imprimir tu Certificado o añadirlo a tu perfil de LinkedIn. Si solo quieres leer y visualizar el contenido del curso, puedes auditar el curso sin costo.
¿Hay ayuda económica disponible?
Sí. En ciertos programas de aprendizaje, puedes postularte para recibir ayuda económica o una beca en caso de no poder costear los gastos de la tarifa de inscripción. Si hay ayuda económica o becas disponibles para tu selección de programa de aprendizaje, verás un enlace para postularte en la página de descripción.

¿Tienes más preguntas? Visita el Centro de Ayuda al Estudiante.

Redes neurales y aprendizaje profundo

Acerca de este Curso

Habilidades que obtendrás

Instructores

Andrew Ng
Instructor principal

Kian Katanforoosh
Instructor principal

Younes Bensouda Mourri
Instructor principal

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Programa - Qué aprenderás en este curso

Introduction to Deep Learning

Neural Networks Basics

Shallow Neural Networks

Deep Neural Networks

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