Deep learning con MATLAB

Aprenda a crear redes neuronales profundas con datos de secuencias e imágenes del mundo real, de forma teórica y práctica.

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Ventajas de aprender a su ritmo

Formación paso a paso

Ejercicios prácticos con comentarios automáticos

Acceso a MATLAB a través del navegador web

Informe de progreso y certificado de curso compartibles

Acerca del curso

 Las lecciones solo están disponibles en inglés y japonés.


1.

Clasificación de imágenes con redes convolucionales

Obtenga una visión general del curso. Realice la clasificación de imágenes mediante redes previamente entrenadas. Use la transferencia del aprendizaje para entrenar redes de clasificación personalizadas.

30 minutos


2.

Interpretación del comportamiento de la red

Obtenga información sobre cómo funciona una red visualizando los datos de imagen a medida que pasan a través de la red. Aplique esta técnica a diferentes tipos de imágenes.

45 minutos


3.

Creación de redes

Cree redes convolucionales desde cero. Comprenda cómo se transmite la información entre las capas de la red y cómo funcionan los diferentes tipos de capas.

45 minutos


4.

Entrenamiento de redes

Comprenda cómo funcionan los algoritmos de entrenamiento. Defina las opciones de entrenamiento para supervisar y controlar el entrenamiento.

30 minutos


5.

Mejora del rendimiento

Elija e implemente modificaciones en las opciones del algoritmo de entrenamiento, la arquitectura de red o los datos de entrenamiento para aumentar el rendimiento de la red.

30 minutos


6.

Proyecto

15 minutos


7.

Realización de regresión

Cree redes convolucionales que puedan predecir respuestas numéricas continuas.

30 minutos


8.

Uso de deep learning para visión artificial

Entrene redes para localizar y etiquetar objetos específicos en las imágenes.

45 minutos


9.

Clasificación de datos de secuencias con redes recurrentes

Cree y entrene redes para realizar la clasificación en secuencias ordenadas de datos, tales como series temporales o datos de sensores.

45 minutos


10.

Clasificación de secuencias categóricas

Use redes recurrentes para clasificar secuencias de datos categóricos, tales como texto.

30 minutos


11.

Generación de secuencias de salida

Use redes recurrentes para crear secuencias de predicciones.

45 minutos


12.

Proyecto

15 minutos

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