Acerca de este Curso

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Curso 3 de 6 en
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Nivel intermedio
Aprox. 9 horas para completar
Inglés (English)
Subtítulos: Inglés (English)

Habilidades que obtendrás

Deep LearningArtificial Neural NetworkArtificial Intelligence (AI)Machine Learningkeras
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Instructor

ofrecido por

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IBM

Programa - Qué aprenderás en este curso

Semana
1

Semana 1

2 horas para completar

Introduction to Neural Networks and Deep Learning

2 horas para completar
4 videos (Total 17 minutos), 1 lectura, 2 cuestionarios
4 videos
Introduction to Deep Learning4m
Neurons and Neural Networks3m
Artificial Neural Networks5m
1 lectura
Syllabus10m
1 ejercicio de práctica
Introduction to Neural Networks and Deep Learning30m
Semana
2

Semana 2

1 hora para completar

Artificial Neural Networks

1 hora para completar
4 videos (Total 22 minutos)
4 videos
Backpropagation9m
Vanishing Gradient1m
Activation Functions5m
1 ejercicio de práctica
Artificial Neural Networks30m
Semana
3

Semana 3

3 horas para completar

Keras and Deep Learning Libraries

3 horas para completar
3 videos (Total 16 minutos)
3 videos
Regression Models with Keras6m
Classification Models with Keras5m
1 ejercicio de práctica
Keras and Deep Learning Libraries30m
Semana
4

Semana 4

2 horas para completar

Deep Learning Models

2 horas para completar
4 videos (Total 17 minutos)
4 videos
Convolutional Neural Networks8m
Recurrent Neural Networks2m
Autoencoders2m
1 ejercicio de práctica
Deep Learning Models30m

Revisiones

Principales revisiones sobre INTRODUCTION TO DEEP LEARNING & NEURAL NETWORKS WITH KERAS

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Acerca de Certificado profesional de IBM AI Engineering

Artificial intelligence (AI) is revolutionizing entire industries, changing the way companies across sectors leverage data to make decisions. To stay competitive, organizations need qualified AI engineers who use cutting-edge methods like machine learning algorithms and deep learning neural networks to provide data driven actionable intelligence for their businesses. This 6-course Professional Certificate is designed to equip you with the tools you need to succeed in your career as an AI or ML engineer. You’ll master fundamental concepts of machine learning and deep learning, including supervised and unsupervised learning, using programming languages like Python. You’ll apply popular machine learning and deep learning libraries such as SciPy, ScikitLearn, Keras, PyTorch, and Tensorflow to industry problems involving object recognition, computer vision, image and video processing, text analytics, natural language processing (NLP), recommender systems, and other types of classifiers. Through hands-on projects, you’ll gain essential data science skills scaling machine learning algorithms on big data using Apache Spark. You’ll build, train, and deploy different types of deep architectures, including convolutional neural networks, recurrent networks, and autoencoders. In addition to earning a Professional Certificate from Coursera, you will also receive a digital badge from IBM recognizing your proficiency in AI engineering....
IBM AI Engineering

Preguntas Frecuentes

  • 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.
  • Cuando te inscribes en un curso, obtienes acceso a todos los cursos del Certificado 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.

  • Si estás suscrito, obtienes una prueba gratis de 7 días, que podrás cancelar cuando desees sin ningún tipo de penalidad. Una vez transcurrido ese tiempo, no realizamos reembolsos. No obstante, puedes cancelar tu suscripción cuando quieras. Consulta nuestra política completa de reembolsos.

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