Redes neurales y aprendizaje profundo

Este curso forma parte de Programa especializado: Aprendizaje profundo

Instructores principales

4.9
estrellas
105,578 calificaciones
•
21,089 reseña

947,755 ya inscrito

Instructor(es): Andrew Ng +2 more

Subtítulos: Español (Spanish), Chino (tradicional),

ofrecido por

Programa especializado: Aprendizaje profundodeeplearning.ai

Acerca de este Curso

1,569,609 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.

Resultados profesionales del estudiante

33%

comenzó una nueva carrera después de completar estos cursos

32%

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

10%

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.

Curso 1 de 5 en

Programa Especializado - Aprendizaje profundo

Fechas límite flexibles

Restablece las fechas límite en función de tus horarios.

Nivel intermedio

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

Aprox. 23 horas para completar

Inglés (English)

Subtítulos: Chino (tradicional), Árabe (Arabic), Francés (French), Ucraniano, Portugués (europeo), Chino (simplificado), Italiano, Portugués (de Brasil), Vietnamita, Coreano, Alemán (German), Ruso (Russian), Turco (Turkish), Inglés (English), Español (Spanish), Japonés

Habilidades que obtendrás

Deep LearningArtificial Neural NetworkBackpropagationPython ProgrammingNeural Network Architecture

Resultados profesionales del estudiante

33%

comenzó una nueva carrera después de completar estos cursos

32%

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

10%

consiguió un aumento de sueldo o ascenso

Certificado para compartir

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Curso 1 de 5 en

Programa Especializado - Aprendizaje profundo

Fechas límite flexibles

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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. 23 horas para completar

Inglés (English)

Instructores

Calificación del instructor

4.91/5 (17,207 calificaciones)

ofrecido por

deeplearning.ai

DeepLearning.AI is an education technology company that develops a global community of AI talent.

Programa - Qué aprenderás en este curso

Calificación del contenido97%(181,840 calificaciones)

Semana

Semana 1

2 horas para completar

Introduction to Deep Learning

Analyze the major trends driving the rise of deep learning, and give examples of where and how it is applied today.

2 horas para completar

6 videos (Total 74 minutos), 1 lectura, 1 cuestionario

Semana

Semana 2

8 horas para completar

Neural Networks Basics

Set up a machine learning problem with a neural network mindset and use vectorization to speed up your models.

8 horas para completar

19 videos (Total 161 minutos), 9 lecturas, 3 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

9 lecturas

Clarification about Upcoming Logistic Regression Cost Function Video1m

Connect with your Mentors and Fellow Learners on Discourse!10m

Guide to Discourse10m

Clarification about Upcoming Gradient Descent Video1m

Derivation of DL/dz (Optional)10m

Clarification of "dz"10m

Deep Learning Honor Code2m

Programming Assignment FAQ10m

How to Refresh your Workspace10m

1 ejercicio de práctica

Neural Network Basics20m

Semana

Semana 3

5 horas para completar

Shallow Neural Networks

Build a neural network with one hidden layer, using forward propagation and backpropagation.

5 horas para completar

12 videos (Total 109 minutos), 2 lecturas, 2 cuestionarios

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

2 lecturas

Clarification: Activation Function1m

Clarification About Upcoming Backpropagation Intuition (Optional)1m

1 ejercicio de práctica

Shallow Neural Networks20m

Semana

Semana 4

8 horas para completar

Deep Neural Networks

Analyze the key computations underlying deep learning, then use them to build and train deep neural networks for computer vision tasks.

8 horas para completar

8 videos (Total 64 minutos), 6 lecturas, 3 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

6 lecturas

Clarification: Getting your Matrix Dimensions Right1m

Clarification: Forward and Backward Propagation1m

Clarification: 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 Networks20m

Reseñas

4.9

21089 reseña

5 stars
89.61%
4 stars
9.35%
3 stars
0.79%
2 stars
0.11%
1 star
0.11%

Principales reseñas sobre REDES NEURALES Y APRENDIZAJE PROFUNDO

por AA1 de sep. de 2019

I highly appreciated the interviews at the end of some weeks. I am currently trying to transition from a research background in Systems/Computational Biology to work professionally in deep learning :)

por AA2 de jul. de 2020

Excellent course !!! The flow is perfect and is very easy to understand and follow the course\n\nI loved the simplicity with which Andrew explained the concepts. Great contribution to the community

por JP11 de feb. de 2018

I would love some pointers to additional references for each video. Also, the instructor keeps saying that the math behind backprop is hard. What about an optional video with that? Otherwise, awesome!

por JN19 de feb. de 2018

I know this is intended for a broad audience, but I found that the assignments were too easy. Not that they are testing easy material, but that the answers are almost stated directly in the questions.

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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.
Is financial aid available?
Sí, Coursera ofrece ayuda económica a los estudiantes que no pueden pagar la tarifa. Solicítala haciendo clic en el enlace de Ayuda económica que está debajo del botón “Inscribirse” a la izquierda. Se te pedirá que completes una solicitud. Recibirás una notificación en caso de que se apruebe. Deberás completar este paso para cada uno de los cursos que forman parte del Programa especializado, incluido el proyecto final. Obtén más información.
¿Recibiré crédito universitario por completar el Curso?
Este Curso no otorga crédito universitario, pero algunas universidades pueden aceptar los Certificados del curso para obtener crédito. Consulta con tu institución para obtener más información. Los Títulos en línea y los Certificados Mastertrack™ de Coursera brindan la oportunidad de obtener créditos universitarios.

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

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Acerca de este Curso

Resultados profesionales del estudiante

33%

32%

10%

Habilidades que obtendrás

Resultados profesionales del estudiante

33%

32%

10%

Instructores

Andrew Ng
Instructor principal

Kian Katanforoosh
Instructor principal

Younes Bensouda Mourri
Instructor principal

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Programa - Qué aprenderás en este curso

Semana 1

Introduction to Deep Learning

Semana 2

Neural Networks Basics

Semana 3

Shallow Neural Networks

Semana 4

Deep Neural Networks

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Kian KatanforooshInstructor principal

Younes Bensouda MourriInstructor principal

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Neural Networks Basics

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