Optimización de Redes Neuronales Profundas (Coursera)

What You Will Learn

- Utilizar eficazmente los "trucos" comunes de la red neuronal

- Comprender las mejores prácticas de la industria para crear aplicaciones de aprendizaje profundo.

- Implementar y aplicar una variedad de algoritmos de optimización.

Syllabus

WEEK 1

Aspectos prácticos del aprendizaje profundo

Se estudiará cómo configurar su aplicación de aprendizaje automático, separando los sets de entrenamiento y testeo. Se entenderá que es la regularización en una red neuronal y cómo definir el problema para poder optimizarlo.

WEEK 2

Algoritmos de Optimización

Se estudiarán los distintos métodos de optimización que se pueden utilizar en el entrenamiento de redes neuronales profundas. Además, se analizarán las ventajas de trabajar con minibatches para acelerar el proceso y los beneficios de aplicar una diminución progresiva a la tasa de aprendizaje.

WEEK 3

Ajuste de Hiperparámetros, Normalización por lotes e implementación en Tensorflow

Se aprenderán las principales técnicas y opciones en el ajuste de Hiperparámetros, la normalización por lotes y se introducirá la librería Tensorflow para la implementación de redes neuronales en Python