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Curso 4 de 6 en
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Nivel intermedio
Aprox. 31 horas para completar
Inglés (English)

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Programa - Qué aprenderás en este curso

Calificación del contenidoThumbs Up87%(1,837 calificaciones)Info
Semana
1

Semana 1

5 horas para completar

Tensor and Datasets

5 horas para completar
6 videos (Total 44 minutos), 1 lectura, 11 cuestionarios
6 videos
1.1 Tensors 1D13m
1.2 Two-Dimensional Tensors9m
Differentiation in PyTorch5m
1.3 Simple Dataset7m
1.5 Dataset4m
1 lectura
Labs10m
5 ejercicios de práctica
1.1 Tensors 1D5m
1.2 Two-Dimensional Tensors5m
1.3 Derivatives in PyTorch5m
Simple Dataset5m
Datasets10m
Semana
2

Semana 2

2 horas para completar

Linear Regression

2 horas para completar
7 videos (Total 35 minutos)
7 videos
2.1 Linear Regression Training3m
Loss3m
Gradient Descent4m
Cost3m
Linear Regression PyToch5m
PyTorch Linear Regression Training Slope and Bias5m
7 ejercicios de práctica
Prediction in One Dimension5m
Linear Regression Training5m
Loss5m
Gradient Descent5m
Cost5m
Training Parameters in PyTorch5m
PyTorch Linear Regression Training Slope and Bias5m
3 horas para completar

Linear Regression PyTorch Way

3 horas para completar
5 videos (Total 21 minutos)
5 videos
Mini-Batch Gradient Descent3m
Optimization in PyTorch3m
Training, Validation and Test Split4m
Training, Validation and Test Split PyTorch3m
4 ejercicios de práctica
Quiz: Stochastic Gradient Descent5m
Mini-Batch Gradient Descent5m
3.3 Optimization in PyTorch5m
Training and Validation Data PyTorch5m
Semana
3

Semana 3

2 horas para completar

Multiple Input Output Linear Regression

2 horas para completar
4 videos (Total 18 minutos)
4 videos
Multiple Linear Regression Training2m
Linear Regression Multiple Outputs5m
Multiple Output Linear Regression Training1m
2 ejercicios de práctica
Multiple Linear Regression Prediction5m
Multiple Output Linear Regression5m
2 horas para completar

Logistic Regression for Classification

2 horas para completar
4 videos (Total 31 minutos)
4 videos
5.1 Logistic Regression: Prediction6m
Bernoulli Distribution and Maximum Likelihood Estimation5m
Logistic Regression Cross Entropy Loss10m
5 ejercicios de práctica
5.0 Linear Classifiers5m
5.0 Linear Classifiers5m
5.1 Logistic Regression: Prediction10m
Bernoulli Distribution and Maximum Likelihood Estimation5m
5.3 Logistic Regression Cross Entropy Loss10m
Semana
4

Semana 4

2 horas para completar

Softmax Rergresstion

2 horas para completar
3 videos (Total 18 minutos)
3 videos
6.2 Softmax Function:Using Lines to Classify Data3m
Softmax PyTorch6m
3 ejercicios de práctica
6.1 Softmax Function:Using Lines to Classify Data5m
6.2 Softmax Prediction5m
6.3 Softmax PyTorch Quizz5m
3 horas para completar

Shallow Neural Networks

3 horas para completar
6 videos (Total 33 minutos)
6 videos
More Hidden Neurons2m
Neural Networks with Multiple Dimensional Input5m
7.4 Multi-Class Neural Networks5m
7.5 Backpropagation5m
7.5 Activation Functions4m
6 ejercicios de práctica
Neural Networks5m
More Hidden Neurons 5m
Neural Networks with Multiple Dimensional Inputs5m
Multi-Class Neural Networks5m
Backpropagation5m
Activation Functions5m

Reseñas

Principales reseñas sobre DEEP NEURAL NETWORKS WITH PYTORCH

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Preguntas Frecuentes

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