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Programa del Curso
Introducción
- Apache MXNet frente a PyTorch
Deep Learning Los principios y el ecosistema Deep Learning
- Tensores, Perceptrón multicapa, convolucional Neural Networks y recurrente Neural Networks
- Visión por Computador vs Procesamiento del Lenguaje Natural
Descripción general de Apache MXNet Características y arquitectura
- Compenentes MXNet de Apache
- Interfaz API de Gluon
- Descripción general de GPUs y paralelismo de modelos
- Programación simbólica e imperativa
Arreglo
- Elección de un entorno de implementación (local, nube pública, etc.)
- Instalación Apache MXNet
Trabajar con datos
- Lectura de datos
- Validación de datos
- Manipulación de datos
Desarrollo de un modelo Deep Learning
- Creación de un modelo
- Entrenamiento de un modelo
- Optimización del modelo
Implementación del modelo
- Predicción con un modelo preentrenado
- Integración del modelo en una aplicación
Procedimientos recomendados de seguridad de MXNet
Solución de problemas
Resumen y conclusión
Requerimientos
- Comprensión de los principios del aprendizaje automático
- Python Experiencia en programación
Audiencia
- Científicos de datos
21 horas