Autoencoders para reducir la dimensionalidad y el ruido

ofrecido por
Coursera Project Network
En este proyecto guiado, tú:

Entrenarás y optimizarás Autoencoders

Utilizarás los Autoencoders para reducir la dimensionalidad de los datos

Aprenderás a eliminar el ruido en el procesamiento de imágenes mediante los Autoencoders

Clock2 horas
BeginnerPrincipiante
CloudNo se necesita descarga
VideoVideo de pantalla dividida
Comment DotsEspañol (Spanish)
LaptopSolo escritorio

En este curso aprenderemos a entrenar y optimizar los Autoencoders. También aprenderemos a como aplicar estos Autoencoders para reducir la dimensionalidad de los datos y eliminar el ruido de las imágenes.

Habilidades que desarrollarás

  • Tratamiento de imagenes
  • Deep Learning
  • Autoencoder
  • Reducción de dimensionalidad
  • keras

Aprende paso a paso

En un video que se reproduce en una pantalla dividida con tu área de trabajo, tu instructor te guiará en cada paso:

  1. Introducción a los Autoencoders

  2. Arquitectura de los Autoencoders

  3. Reducción de dimensionalidad con Autoencoders

  4. Ejercicio práctico de reducción de dimensionalidad

  5. Fundamentos de procesamiento de imágenes con Deep learning

  6. Eliminación de ruido en imágenes con Autoencoders. Parte I

  7. Eliminación de ruido en imágenes con Autoencoders. Parte II

  8. Ejercicio práctico de eliminación del ruido con Autoencoders

Cómo funcionan los proyectos guiados

Tu espacio de trabajo es un escritorio virtual directamente en tu navegador, no requiere descarga.

En un video de pantalla dividida, tu instructor te guía paso a paso

Preguntas Frecuentes

Preguntas Frecuentes

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