Deep Learning A-Z Hands-On Artificial Neural Networks |

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Descripción:

La inteligencia artificial está creciendo exponencialmente. No hay ninguna duda al respecto. Los autos sin conductor están recorriendo millones de millas, IBM Watson está diagnosticando a los pacientes mejor que ejércitos de médicos y AlphaGo de Google Deepmind venció al campeón mundial en Go, un juego donde la intuición juega un papel clave.

Pero cuanto más avanza la IA, más complejos se vuelven los problemas que debe resolver. Y solo Deep Learning puede resolver problemas tan complejos y es por eso que está en el corazón de la inteligencia artificial.

— ¿Por qué Deep Learning A-Z? —

Aquí hay cinco razones por las que creemos que Deep Learning A-Z™ es realmente diferente y se destaca de la multitud de otros programas de capacitación que existen:

1. ESTRUCTURA ROBUSTA

Lo primero y más importante en lo que nos enfocamos es en darle al curso una estructura sólida. El Deep Learning es muy amplio y complejo y para navegar en este laberinto se necesita una visión clara y global del mismo.

Es por eso que agrupamos los tutoriales en dos volúmenes, que representan las dos ramas fundamentales del aprendizaje profundo: aprendizaje profundo supervisado y aprendizaje profundo no supervisado. Con cada volumen centrado en tres algoritmos distintos, descubrimos que esta es la mejor estructura para dominar el aprendizaje profundo.

2. TUTORIALES DE INTUICIÓN

Tantos cursos y libros simplemente te bombardean con la teoría, las matemáticas y la codificación… Pero se olvidan de explicar, quizás, la parte más importante: por qué estás haciendo lo que estás haciendo. Y así es como este curso es tan diferente. Nos enfocamos en desarrollar una *sensación* intuitiva para los conceptos detrás de los algoritmos de aprendizaje profundo.

Con nuestros tutoriales de intuición, estará seguro de que comprende todas las técnicas en un nivel instintivo. Y una vez que continúe con los ejercicios prácticos de codificación, verá por sí mismo cuánto más significativa será su experiencia. Este es un cambio de juego.

3. PROYECTOS INCREÍBLES

¿Está cansado de los cursos basados en conjuntos de datos obsoletos y sobreutilizados?

¿Sí? Bueno, entonces estás de enhorabuena.

Dentro de esta clase, trabajaremos en conjuntos de datos del mundo real para resolver problemas comerciales del mundo real. (Definitivamente no son los aburridos conjuntos de datos de clasificación de iris o dígitos que vemos en todos los cursos). En este curso resolveremos seis desafíos del mundo real:

Redes Neuronales Artificiales para resolver un problema de Churn de Clientes
Redes Neuronales Convolucionales para Reconocimiento de Imágenes
Redes neuronales recurrentes para predecir precios de acciones
Mapas autoorganizados para investigar el fraude
Máquinas Boltzmann para crear un Sistema Recomendador
Codificadores automáticos apilados* para asumir el desafío del premio de $ 1 millón de Netflix

*Stacked Autoencoders es una técnica completamente nueva en Deep Learning que ni siquiera existía hace un par de años. No hemos visto este método explicado en ningún otro lugar con suficiente profundidad.

4. CODIFICACIÓN PRÁCTICA

En Deep Learning A-Z™ codificamos junto con usted. Cada tutorial práctico comienza con una página en blanco y escribimos el código desde cero. De esta manera, puede seguir y comprender exactamente cómo se une el código y qué significa cada línea.

Además, estructuraremos el código a propósito de tal manera que pueda descargarlo y aplicarlo en sus propios proyectos. Además, explicamos paso a paso dónde y cómo modificar el código para insertar SU conjunto de datos, para adaptar el algoritmo a sus necesidades y obtener el resultado que busca.

Este es un curso que naturalmente se extiende a su carrera.

5. APOYO EN EL CURSO

¿Alguna vez ha tomado un curso o ha leído un libro en el que tiene preguntas pero no puede comunicarse con el autor?

Bueno, este curso es diferente. Estamos totalmente comprometidos a hacer de este el curso de Deep Learning más disruptivo y poderoso del planeta. Con eso viene la responsabilidad de estar constantemente allí cuando necesite nuestra ayuda.

De hecho, dado que físicamente también necesitamos comer y dormir, hemos reunido un equipo de científicos de datos profesionales para que nos ayuden. Cada vez que haga una pregunta, recibirá una respuesta de nuestra parte en un plazo máximo de 48 horas.

No importa cuán compleja sea su consulta, allí estaremos. La conclusión es que queremos que tenga éxito.

– Las herramientas –

Tensorflow y Pytorch son las dos bibliotecas de código abierto más populares para Deep Learning. ¡En este curso aprenderás ambos!

TensorFlow fue desarrollado por Google y se usa en su sistema de reconocimiento de voz, en el nuevo producto de fotos de Google, Gmail, búsqueda de Google y mucho más. Las empresas que utilizan Tensorflow incluyen AirBnb, Airbus, Ebay, Intel, Uber y docenas más.

PyTorch es igual de poderoso y está siendo desarrollado por investigadores de Nvidia y universidades líderes: Stanford, Oxford, ParisTech. Las empresas que utilizan PyTorch incluyen Twitter, Saleforce y Facebook.

Entonces, ¿cuál es mejor y para qué?

Bueno, en este curso tendrá la oportunidad de trabajar con ambos y comprender cuándo Tensorflow es mejor y cuándo PyTorch es el camino a seguir. A lo largo de los tutoriales, comparamos los dos y le brindamos consejos e ideas sobre cuál podría funcionar mejor en determinadas circunstancias.

Lo interesante es que ambas bibliotecas tienen poco más de 1 año. A eso nos referimos cuando decimos que en este curso te enseñamos los modelos y técnicas de Deep Learning más vanguardistas.

– Más herramientas –

Theano es otra biblioteca de aprendizaje profundo de código abierto. Es muy similar a Tensorflow en su funcionalidad, pero aún así lo cubriremos.

Keras es una biblioteca increíble para implementar modelos de aprendizaje profundo. Actúa como un envoltorio para Theano y Tensorflow. Gracias a Keras podemos crear potentes y complejos modelos de Deep Learning con tan solo unas pocas líneas de código. Esto es lo que te permitirá tener una visión global de lo que estás creando. Todo lo que hagas se verá tan claro y estructurado gracias a esta biblioteca, que realmente obtendrás la intuición y la comprensión de lo que estás haciendo.

— Aún más herramientas —

Scikit-learn la biblioteca de Machine Learning más práctica. Lo utilizaremos principalmente:

para evaluar el rendimiento de nuestros modelos con la técnica más relevante, k-Fold Cross Validation
para mejorar nuestros modelos con un ajuste de parámetros eficaz
para preprocesar nuestros datos, para que nuestros modelos puedan aprender en las mejores condiciones

Y por supuesto, tenemos que mencionar a los sospechosos de siempre. Todo este curso está basado en Python y en cada sección obtendrá horas y horas de invaluable experiencia práctica en codificación.

Además, a lo largo del curso usaremos Numpy para realizar cálculos elevados y manipular arreglos de gran dimensión, Matplotlib para trazar gráficos detallados y Pandas para importar y manipular conjuntos de datos de la manera más eficiente.

– ¿Para quién es este curso? —

Como puede ver, hay muchas herramientas diferentes en el espacio de Deep Learning y en este curso nos aseguramos de mostrarle las más importantes y progresivas para que cuando termine con Deep Learning A-Z™ sus habilidades estén en marcha. la vanguardia de la tecnología actual.

Si recién está comenzando con el aprendizaje profundo, este curso le resultará extremadamente útil. Deep Learning A-Z™ está estructurado en torno a enfoques especiales de codificación, lo que significa que no se atascará en programación innecesaria o complejidades matemáticas y, en su lugar, estará aplicando técnicas de Deep Learning desde muy temprano en el curso. Construirás tus conocimientos desde cero y verás como con cada tutorial vas ganando cada vez más confianza.

Si ya tiene experiencia con Deep Learning, encontrará este curso refrescante, inspirador y muy práctico. Dentro de Deep Learning A-Z™, dominará algunos de los algoritmos y técnicas de Deep Learning más vanguardistas (algunos de los cuales ni siquiera existían hace un año) y a través de este curso obtendrá una inmensa cantidad de valiosa experiencia práctica con retos empresariales del mundo real. Además, en su interior encontrará inspiración para explorar nuevas habilidades y aplicaciones de Deep Learning.

— Estudios de casos del mundo real —

Dominar el aprendizaje profundo no se trata solo de conocer la intuición y las herramientas, también se trata de poder aplicar estos modelos a escenarios del mundo real y obtener resultados medibles reales para el negocio o proyecto. Es por eso que en este curso presentamos seis emocionantes desafíos:

#1 Problema de modelado de abandono

En esta parte, resolverá un desafío de análisis de datos para un banco. Se le proporcionará un conjunto de datos con una gran muestra de los clientes del banco. Para hacer este conjunto de datos, el banco recopiló información como identificación del cliente, puntaje de crédito, género, edad, antigüedad, saldo, si el cliente está activo, tiene una tarjeta de crédito, etc. Durante un período de 6 meses, el banco observó si estos los clientes se fueron o se quedaron en el banco.

Su objetivo es crear una red neuronal artificial que pueda predecir, en función de la información transaccional y geodemográfica proporcionada anteriormente, si un cliente individual abandonará el banco o se quedará (abandono de clientes). Además, se le pide que clasifique a todos los clientes del banco, según su probabilidad de irse. Para ello, deberá utilizar el modelo de aprendizaje profundo correcto, uno que se base en un enfoque probabilístico.

Si tiene éxito en este proyecto, creará un importante valor añadido para el banco. Al aplicar su modelo de aprendizaje profundo, el banco puede reducir significativamente la rotación de clientes.

#2 Reconocimiento de imágenes

En esta parte, creará una red neuronal convolucional que puede detectar varios objetos en imágenes. Implementaremos este modelo de aprendizaje profundo para reconocer un gato o un perro en un conjunto de imágenes. Sin embargo, este modelo se puede reutilizar para detectar cualquier otra cosa y le mostraremos cómo hacerlo, simplemente cambiando las imágenes en la carpeta de entrada.

Por ejemplo, podrá entrenar el mismo modelo en un conjunto de imágenes cerebrales, para detectar si contienen un tumor o no. Pero si desea mantenerlo ajustado a gatos y perros, literalmente podrá tomar una foto de su gato o su perro, y su modelo predecirá qué mascota tiene. ¡Incluso lo probamos en el perro de Hadelin!

#3 Predicción del precio de las acciones

En esta parte, creará uno de los modelos de aprendizaje profundo más potentes. Incluso llegaremos a decir que crearás el modelo de Deep Learning más cercano a la “Inteligencia Artificial”. ¿Porqué es eso? Porque este modelo tendrá memoria a largo plazo, al igual que nosotros, los humanos.

La rama de Deep Learning que facilita esto es Recurrent Neural Networks. Los RNN clásicos tienen poca memoria y no eran ni populares ni poderosos por esta misma razón. Pero una importante mejora reciente en las redes neuronales recurrentes dio lugar a la popularidad de los LSTM (RNN de memoria a largo plazo y corto plazo) que ha cambiado completamente el campo de juego. ¡Estamos muy emocionados de incluir estos métodos de aprendizaje profundo de vanguardia en nuestro curso!

En esta parte, aprenderá cómo implementar este modelo ultrapotente y aceptaremos el desafío de usarlo para predecir el precio real de las acciones de Google. Los investigadores de la Universidad de Stanford ya han enfrentado un desafío similar y nuestro objetivo será hacerlo al menos tan bien como ellos.

#4 Detección de fraude

Según un informe reciente publicado por Markets & Markets, el mercado de detección y prevención de fraudes tendrá un valor de $ 33,19 mil millones de dólares para 2021. Esta es una industria enorme y la demanda de habilidades avanzadas de aprendizaje profundo solo crecerá. Es por eso que hemos incluido este estudio de caso en el curso.

Esta es la primera parte del Volumen 2: Modelos de aprendizaje profundo no supervisados. El desafío empresarial aquí consiste en detectar el fraude en las solicitudes de tarjetas de crédito. Creará un modelo de aprendizaje profundo para un banco y se le proporciona un conjunto de datos que contiene información sobre los clientes que solicitan una tarjeta de crédito avanzada.

Estos son los datos que los clientes proporcionaron al completar el formulario de solicitud. Su tarea es detectar posibles fraudes dentro de estas aplicaciones. Eso significa que al final del desafío, literalmente obtendrá una lista explícita de clientes que potencialmente hicieron trampa en sus aplicaciones.

Sistemas de recomendación #5 y 6

Desde sugerencias de productos de Amazon hasta recomendaciones de películas de Netflix: los buenos sistemas de recomendación son muy valiosos en el mundo actual. Y los especialistas que pueden crearlos son algunos de los científicos de datos mejor pagados del planeta.

Trabajaremos en un conjunto de datos que tiene exactamente las mismas características que el conjunto de datos de Netflix: muchas películas, miles de usuarios que calificaron las películas que vieron. Las calificaciones van del 1 al 5, exactamente como en el conjunto de datos de Netflix, lo que hace que el Sistema de recomendaciones sea más complejo de construir que si las calificaciones fueran simplemente “Me gusta” o “No me gusta”.

Su sistema de recomendación final podrá predecir las calificaciones de las películas que los clientes no vieron. En consecuencia, al clasificar las predicciones del 5 al 1, su modelo de aprendizaje profundo podrá recomendar qué películas debería ver cada usuario. Crear un sistema de recomendación tan poderoso es todo un desafío, por lo que nos daremos dos oportunidades. Lo que significa que lo construiremos con dos modelos diferentes de aprendizaje profundo.

Nuestro primer modelo será Deep Belief Networks, máquinas Boltzmann complejas que se cubrirán en la Parte 5. Luego, nuestro segundo modelo será con los poderosos AutoEncoders, mis favoritos personales. Apreciarás el contraste entre su sencillez y lo que son capaces de hacer.

E incluso podrás aplicarlo a ti mismo o a tus amigos. La lista de películas será explícita, por lo que simplemente deberá calificar las películas que ya vio, ingresar sus calificaciones en el conjunto de datos, ejecutar su modelo y ¡listo! ¡El sistema de recomendación te dirá exactamente qué películas te encantarían una noche si no tienes ideas sobre qué ver en Netflix!

– Resumen –

En conclusión, este es un programa de capacitación emocionante lleno de tutoriales de intuición, ejercicios prácticos y estudios de casos del mundo real.

¡Estamos muy entusiasmados con el aprendizaje profundo y esperamos verlo dentro de la clase!

Kirill y Hadelín

Para quién es este curso:

Cualquier persona interesada en el aprendizaje profundo
Estudiantes que tengan al menos conocimientos de secundaria en matemáticas y que quieran empezar a aprender Deep Learning
Cualquier persona de nivel intermedio que conozca los conceptos básicos de Machine Learning o Deep Learning, incluidos los algoritmos clásicos como la regresión lineal o la regresión logística y temas más avanzados como las Redes Neuronales Artificiales, pero que quiera aprender más y explorar todos los diferentes campos de Deep. Aprendizaje
Cualquier persona que no se sienta tan cómoda con la codificación pero que esté interesada en el aprendizaje profundo y quiera aplicarlo fácilmente en conjuntos de datos.
Cualquier estudiante en la universidad que quiera comenzar una carrera en Data Science
Cualquier analista de datos que quiera subir de nivel en Deep Learning
Cualquier persona que no esté satisfecha con su trabajo y quiera convertirse en científico de datos
Cualquier persona que quiera crear valor añadido a su negocio mediante el uso de potentes herramientas de aprendizaje profundo.
Cualquier dueño de negocio que quiera entender cómo aprovechar la tecnología Exponencial de Aprendizaje Profundo en su negocio
Cualquier emprendedor que quiera crear disrupción en una industria utilizando los algoritmos de aprendizaje profundo más avanzados.

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Información sobre negocios:

El negocio es la actividad de ganarse la vida o ganar dinero produciendo o comprando y vendiendo productos (como bienes y servicios).
[se necesita una cotización para verificar] En pocas palabras, es “cualquier actividad o empresa iniciada con fines de lucro.
No significa que sea una empresa, una corporación, una sociedad o que tenga una organización formal de este tipo, pero puede ir desde un vendedor ambulante hasta General Motors”.

Tener un nombre comercial no separa la entidad comercial del propietario, lo que significa que el propietario de la empresa es responsable de las deudas contraídas por la empresa.
Si la empresa adquiere deudas, los acreedores pueden ir tras las posesiones personales del propietario.
Una estructura empresarial no permite tasas de impuestos corporativos. El propietario paga impuestos personalmente sobre todos los ingresos del negocio.

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