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Implementación de redes neuronales multicapa con TFLearn

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Resumen del curso

Implementación de redes neuronales multicapa con TFLearn
Implementación de redes neuronales multicapa con TFLearn

Hola a todos, mi nombre es Thomas Henson, y bienvenidos a mi curso, Implementación de Redes Neurales Multicapa con TFLearn. Soy un defensor de la ingeniería de datos en la gran comunidad de análisis de datos, y estoy muy emocionado de compartir este curso con ustedes sobre el aprendizaje profundo. El aprendizaje profundo es uno de los segmentos más calientes en el campo de la analítica hoy en día, porque toca tantas tecnologías diferentes, desde los automóviles que se conducen a sí mismos hasta la investigación médica para salvar vidas, y posiblemente colonizar Marte. El Aprendizaje Profundo está detrás de todos estos esfuerzos. Piensa en eso por un momento. Deep Learning está involucrado en los mayores avances tecnológicos del planeta, y tratando de salir del planeta. Es un gran momento para unirse a la comunidad de aprendizaje profundo, y TFLearn es una gran manera de empezar a aprender los bloques de construcción del aprendizaje profundo para que puedas construir tu primera red neuronal. En este curso, vamos a obtener experiencia en la implementación de redes neuronales multicapa con TFLearn. Algunos de los temas principales que cubriremos incluyen por qué el aprendizaje profundo es el corazón de gran parte de esta innovación, dónde encaja TFLearn en el Universo TensorFlow, la tecnología básica de aprendizaje profundo que necesitará conocer como ingenieros de aprendizaje de máquinas, y cómo construir redes neuronales convolucionales con TFLearn. Al final de este curso, sabrás cómo empezar a construir redes neuronales con TFLearn. Antes de comenzar este curso, deberías estar cómodo con la codificación en Python y los conceptos básicos de análisis de datos. Espero que me acompañes en este viaje para aprender sobre el aprendizaje profundo con el curso Implementando Redes Neuronales Multicapa con TFLearn aquí en .