Acerca de este Curso

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Comienza de inmediato y aprende a tu propio ritmo.

Fechas límite flexibles

Restablece las fechas límite en función de tus horarios.

Nivel intermedio

Aprox. 19 horas para completar

Sugerido: 9 hours/week...

Inglés (English)

Subtítulos: Inglés (English)

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Programa - Qué aprenderás en este curso

Semana
1

Semana 1

3 horas para completar

Introduction to TensorFlow

3 horas para completar
14 videos (Total 59 minutos), 8 lecturas
14 videos
Welcome to week 11m
Hello TensorFlow!1m
[Coding tutorial] Hello TensorFlow!2m
What's new in TensorFlow 24m
Interview with Laurence Moroney5m
Introduction to Google Colab2m
[Coding tutorial] Introduction to Google Colab8m
TensorFlow documentation3m
TensorFlow installation3m
[Coding tutorial] pip installation3m
[Coding tutorial] Running TensorFlow with Docker10m
Upgrading from TensorFlow 13m
[Coding tutorial] Upgrading from TensorFlow 16m
8 lecturas
About Imperial College & the team10m
How to be successful in this course10m
Grading policy10m
Additional readings & helpful references10m
What is TensorFlow?10m
Google Colab resources10m
TensorFlow documentation10m
Upgrade TensorFlow 1.x Notebooks10m
Semana
2

Semana 2

7 horas para completar

The Sequential model API

7 horas para completar
13 videos (Total 59 minutos)
13 videos
What is Keras?1m
Building a Sequential model4m
[Coding tutorial] Building a Sequential model4m
Convolutional and pooling layers4m
[Coding tutorial] Convolutional and pooling layers5m
The compile method5m
[Coding tutorial] The compile method5m
The fit method4m
[Coding tutorial] The fit method7m
The evaluate and predict methods6m
[Coding tutorial] The evaluate and predict methods4m
Wrap up and introduction to the programming assignment1m
2 ejercicios de práctica
[Knowledge check] Feedforward and convolutional neural networks15m
[Knowledge check] Optimisers, loss functions and metrics15m
Semana
3

Semana 3

7 horas para completar

Validation, regularisation and callbacks

7 horas para completar
11 videos (Total 60 minutos)
11 videos
Interview with Andrew Ng6m
Validation sets4m
[Coding Tutorial] Validation sets9m
Model regularisation6m
[Coding Tutorial] Model regularisation4m
Introduction to callbacks5m
[Coding tutorial] Introduction to callbacks7m
Early stopping and patience6m
[Coding tutorial] Early stopping and patience5m
Wrap up and introduction to the programming assignment51s
1 ejercicio de práctica
[Knowledge check] Validation and regularisation15m
Semana
4

Semana 4

7 horas para completar

Saving and loading models

7 horas para completar
12 videos (Total 74 minutos)
12 videos
Saving and loading model weights6m
[Coding tutorial] Saving and loading model weights10m
Model saving criteria4m
[Coding tutorial] Model saving criteria11m
Saving the entire model4m
[Coding tutorial] Saving the entire model8m
Loading pre-trained Keras models5m
[Coding tutorial] Loading pre-trained Keras models7m
TensorFlow Hub modules2m
[Coding tutorial] TensorFlow Hub modules8m
Wrap up and introduction to the programming assignment1m

Acerca de Imperial College London

Imperial College London is a world top ten university with an international reputation for excellence in science, engineering, medicine and business. located in the heart of London. Imperial is a multidisciplinary space for education, research, translation and commercialisation, harnessing science and innovation to tackle global challenges. Imperial students benefit from a world-leading, inclusive educational experience, rooted in the College’s world-leading research. Our online courses are designed to promote interactivity, learning and the development of core skills, through the use of cutting-edge digital technology....

Preguntas Frecuentes

  • Una vez que te inscribes para obtener un Certificado, tendrás acceso a todos los videos, cuestionarios y tareas de programación (si corresponde). Las tareas calificadas por compañeros solo pueden enviarse y revisarse una vez que haya comenzado tu sesión. Si eliges explorar el curso sin comprarlo, es posible que no puedas acceder a determinadas tareas.

  • Cuando compras un Certificado, obtienes acceso a todos los materiales del curso, incluidas las tareas calificadas. Una vez que completes el curso, 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 participar del curso como oyente sin costo.

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