MP4 - Complete Keras Bootcamp For Deep Learning In Python

[joomlamz]

Última atualização em 3/2020
MP4 | Vídeo: h264, 1280x720 | Áudio: AAC, 44,1 KHz
Idioma: Inglês | Tamanho: 2,01 GB | Duração: 4h 9m


Domine redes neurais práticas e aprendizado profundo com o framework Keras em Python

O que você aprenderá
Aproveite o poder do Anaconda/iPython para uma ciência de dados prática
Aprenda a instalar e usar o Tensorflow no Anaconda
Implementar modelagem de rede neural com Keras
Implemente aprendizado não supervisionado baseado em aprendizado profundo com Keras
Implemente o aprendizado supervisionado baseado em aprendizado profundo com o Keras
Implemente redes neurais de convolução com Keras

Requisitos
Ser capaz de operar e instalar software em um computador
A exposição prévia à ciência de dados baseada em Python será benéfica
Exposição prévia a conceitos estatísticos básicos e implementação será útil
Ter exposição prévia a termos comuns de aprendizado de máquina, como validação cruzada

Descrição
ESTE É UM TREINAMENTO COMPLETO DE REDES NEURAIS E APRENDIZAGEM PROFUNDA COM KERAS EM PYTHON! importantes frameworks de Deep Learning: Keras. AQUI ESTÁ POR QUE VOCÊ DEVE SE INSCREVER NESTE CURSO:Este curso é o seu guia completo para aprendizado prático de máquina e aprendizado profundo usando a estrutura Keras em Python. Isso significa que este curso cobre os aspectos importantes do Keras, se você fizer este curso, poderá dispensar outros cursos ou comprar livros sobre ciência de dados baseada em Python Keras. Nesta era de big data, empresas em todo o mundo usam Python para filtrar a avalanche de informações à sua disposição e o advento do Keras está revolucionando o Deep Learning. o próximo nível.ESTA É A MINHA PROMESSA PARA VOCÊ: CONCLUA ESTE CURSO E TORNE-SE UM PROFISSIONAL EM CIÊNCIA DE DADOS BASEADA EM KERAS!Mas as primeiras coisas primeiro. Meu nome é Minerva Singh e sou graduada em MPhil (Geografia e Meio Ambiente) pela Universidade de Oxford. Recentemente terminei um doutorado na Universidade de Cambridge (Ecologia Tropical e Conservação). Tenho vários anos de experiência na análise de dados da vida real de diferentes fontes, usando técnicas relacionadas à ciência de dados e produzindo publicações para periódicos internacionais revisados por pares. Ao longo de minha pesquisa, percebi que quase todos os cursos e livros de ciência de dados do Python não levam em consideração a natureza multidimensional do tópico e usam a ciência de dados de forma intercambiável com o aprendizado de máquina. Isso dá aos alunos um conhecimento incompleto do assunto. Meu curso, por outro lado, fornecerá uma base sólida em todos os aspectos da ciência de dados dentro da estrutura do Tensorflow. Ao contrário de outros cursos de Python, nos aprofundamos nos recursos de modelagem estatística do Tensorflow e Keras e fornecemos a você uma base única nessas estruturas! DESCUBRA 8 SEÇÕES COMPLETAS QUE ABORDAM CADA ASPECTO DA CIÊNCIA DE DADOS KERAS BASEADA EM PYTHON: • Uma introdução completa ao Python Data Science e uma poderosa estrutura orientada a Python para ciência de dados, Anaconda • Introdução aos notebooks Jupyter para implementação de técnicas de ciência de dados em Python • Uma apresentação abrangente sobre Instalação do Keras e uma breve introdução aos outros pacotes de ciência de dados do Python• Breve introdução ao funcionamento do Pandas e Numpy • Os fundamentos da sintaxe do Keras• Aprendizado de máquina, aprendizado supervisionado, aprendizado não supervisionado nos frameworks do Keras• Você ainda descobrirá como para criar redes neurais artificiais e estruturas de aprendizado profundo com KerasMAS, ESPERE! ESTE NÃO É APENAS QUALQUER OUTRO CURSO DE CIÊNCIA DE DADOS: Você começará absorvendo os fundamentos e técnicas mais valiosos do Python Keras. Eu uso métodos práticos e fáceis de entender para simplificar e abordar até mesmo os conceitos mais difíceis. Meu curso ajudará você a implementar os métodos usando dados reais obtidos de diferentes fontes. Muitos cursos usam dados inventados que não capacitam os alunos a implementar ciência de dados baseada em Python na vida real. Depois de fazer este curso, você usará facilmente pacotes como Numpy, Pandas e Matplotlib para trabalhar com dados reais em Python junto com o ganho de fluência em Keras. Vou até apresentá-lo a modelos de aprendizado profundo, como rede neural de convolução (CNN) !!A motivação subjacente para o curso é garantir que você possa aplicar a ciência de dados baseada em Python em dados reais na prática hoje, comece a analisar dados para seus próprios projetos seja qual for o seu nível de habilidade, e impressione seus potenciais empregadores com exemplos reais de suas habilidades em ciência de dados. poderosos notebooks Jupyter baseados em PythonÉ um curso prático, ou seja, passaremos algum tempo lidando com alguns dos conceitos teóricos relacionados à ciência de dados. No entanto, a maior parte do curso se concentrará na implementação de diferentes técnicas emdados reais e interpretar os resultados. Após cada vídeo, você aprenderá um novo conceito ou técnica que poderá aplicar em seus próprios projetos!INSCREVA-SE JÁ NO CURSO!

Visão geral
Seção 1: Bem-vindo ao curso
Aula 1 Sobre o que é o Curso?
Aula 2 Dados e Código Utilizados no Curso
Aula 3 Por que AI e Deep Learning?
Aula 4 Introdução ao ambiente Python Data Science: Anaconda
Aula 5 Anaconda para usuários de Mac
Aula 6 O Ambiente iPython
Seção 2: Introdução aos pacotes Python Data Science
Aula 7 Pacotes Python para Ciência de Dados
Aula 8 Introdução ao Numpy
Aula 9 Criar Arrays Numpy
Aula 10 Operações Numpy
Aula 11 Numpy para Aritmética Vetorial Básica
Aula 12 Numpy para Aritmética Básica de Matrizes
Aula 13 Introdução aos Pandas
Aula 14 Ler dados de CSV
Aula 15 Ler dados do Excel
Aula 16 Limpeza de Dados Básicos
Seção 3: Introdução ao Keras
Aula 17 O que é Keras?
Aula 18 Keras Instalação-Windows
Aula 19 Instalação do Keras no Mac OS
Aula 20 Instruções de instalação escritas do Keras
Seção 4: Alguns conceitos básicos
Aula 21 O que é Machine Learning?
Seção 5: Redes neurais com Keras
Aula 22 Teoria por trás da ANN (Rede Neural Artificial) e DNN (Redes Neurais Profundas)
Aula 23 Funções de Ativação
Aula 24 Multi Layer Perceptron (MLP) com Keras
Aula 25 O que é Backpropagation?
Aula 26 Keras MLP Para Classificação Binária
Aula 27 Avaliação de Precisão para Classificação Binária
Aula 28 Keras MLP para Classificação Multiclasse
Palestra 29 Keras MLP para Regressão
Seção 6: Aprendizado não supervisionado com Keras
Aula 30 O que é aprendizagem não supervisionada?
Aula 31 Autoencoders para classificação não supervisionada
Aula 32 Autoencoders em Keras (Sparsity Constraints)
Aula 33 Autoencoders em Keras (Simples)
Aula 34 Deep Autoencoder com Keras
Seção 7: Deep Learning para Tensorflow e Keras
Aula 35 Classificador DNN com Keras
Aula 36 Classificador DNN com Keras-Exemplo 2
Seção 8: Rede Neural de Convolução (CNN) para Análise de Imagem
Aula 37 Introdução à CNN
Aula 38 CNN Workflow para Keras
Palestra 39 CNN Com Keras
Aula 40 CNN sobre dados de imagem com Keras-Parte 1
Aula 41 CNN sobre dados de imagem com Keras-Parte 2
Aula 42 Autoencoders para With CNN- Keras
Pessoas interessadas em aprender Tensorflow e Keras baseados em Python para aplicativos de ciência de dados,Pessoas com exposição prévia à programação Python e/ou conceitos de ciência de dados,Pessoas interessadas em implementar redes neurais e modelos de aprendizado profundo com Keras

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