Acerca de este Curso

48,054 vistas recientes

Resultados profesionales del estudiante

23%

comenzó una nueva carrera después de completar estos cursos

38%

consiguió un beneficio tangible en su carrera profesional gracias a este curso

57%

consiguió un aumento de sueldo o ascenso
Certificado para compartir
Obtén un certificado al finalizar
100 % en línea
Comienza de inmediato y aprende a tu propio ritmo.
Fechas límite flexibles
Restablece las fechas límite en función de tus horarios.
Nivel avanzado
Aprox. 24 horas para completar
Inglés (English)

Habilidades que obtendrás

Machine LearningDeep LearningLong Short-Term Memory (ISTM)Apache Spark

Resultados profesionales del estudiante

23%

comenzó una nueva carrera después de completar estos cursos

38%

consiguió un beneficio tangible en su carrera profesional gracias a este curso

57%

consiguió un aumento de sueldo o ascenso
Certificado para compartir
Obtén un certificado al finalizar
100 % en línea
Comienza de inmediato y aprende a tu propio ritmo.
Fechas límite flexibles
Restablece las fechas límite en función de tus horarios.
Nivel avanzado
Aprox. 24 horas para completar
Inglés (English)

ofrecido por

Placeholder

IBM

Programa - Qué aprenderás en este curso

Calificación del contenidoThumbs Up85%(3,255 calificaciones)Info
Semana
1

Semana 1

5 horas para completar

Introduction to deep learning

5 horas para completar
16 videos (Total 61 minutos), 4 lecturas, 2 cuestionarios
16 videos
Introduction - Romeo Kienzler30s
Introduction - Ilja Rasin1m
Introduction - Niketan Pansare30s
Course Logistics1m
Cloud Architectures for AI and DeepLearning2m
Linear algebra6m
Deep feed forward neural networks12m
Convolutional Neural Networks4m
Recurrent neural networks1m
LSTMs3m
Auto encoders and representation learning2m
Methods for neural network training8m
Gradient Descent Updater Strategies6m
How to choose the correct activation function3m
The bias-variance tradeoff in deep learning3m
4 lecturas
IBM Digital Badge10m
Video summary on environment setup10m
Where to get all the code and slides for download?10m
Link to Github10m
1 ejercicio de práctica
DeepLearning Fundamentals30m
Semana
2

Semana 2

7 horas para completar

DeepLearning Frameworks

7 horas para completar
18 videos (Total 116 minutos), 1 lectura, 5 cuestionarios
18 videos
Neural Network Debugging with TensorBoard7m
Automatic Differentiation2m
Introduction video44s
Keras overview5m
Sequential models in keras6m
Feed forward networks7m
Recurrent neural networks9m
Beyond sequential models: the functional API3m
Saving and loading models2m
What is SystemML (1/2)3m
What is SystemML (2/2)6m
PyTorch Installation2m
PyTorch Packages2m
Tensor Creation and Visualization of Higher Dimensional Tensors6m
Math Computation and Reshape7m
Computation Graph, CUDA17m
Linear Model17m
1 lectura
Link to files in Github10m
4 ejercicios de práctica
TensorFlow30m
TensorFlow 2.x12m
Apache SystemML12m
PyTorch Introduction30m
Semana
3

Semana 3

7 horas para completar

DeepLearning Applications

7 horas para completar
18 videos (Total 115 minutos)
18 videos
How to implement an anomaly detector (1/2)11m
How to implement an anomaly detector (2/2)2m
How to deploy a real-time anomaly detector2m
Introduction to Time Series Forecasting4m
Stateful vs. Stateless LSTMs6m
Batch Size5m
Number of Time Steps, Epochs, Training and Validation8m
Trainin Set Size4m
Input and Output Data Construction7m
Designing the LSTM network in Keras10m
Anatomy of a LSTM Node12m
Number of Parameters7m
Training and loading a saved model4m
Classifying the MNIST dataset with Convolutional Neural Networks5m
Image classification with Imagenet and Resnet503m
Autoencoder - understanding Word2Vec8m
Text Classification with Word Embeddings4m
4 ejercicios de práctica
Anomaly Detection30m
Sequence Classification with Keras LSTM Network30m
Image Classification30m
NLP30m
Semana
4

Semana 4

4 horas para completar

Scaling and Deployment

4 horas para completar
3 videos (Total 9 minutos), 2 lecturas, 2 cuestionarios
3 videos
Computer Vision with IBM Watson Visual Recognition2m
Text Classification with IBM Watson Natural Language Classifier1m
2 lecturas
Exercise: Scale a Deep Learning Model on IBM Watson Machine Learning10m
Link to Github10m
1 ejercicio de práctica
Methods of parallel neural network training6m

Reseñas

Principales reseñas sobre APPLIED AI WITH DEEPLEARNING

Ver todas las reseñas

Acerca de Programa especializado: Advanced Data Science with IBM

Advanced Data Science with IBM

Preguntas Frecuentes

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