10 Mejores Cursos De Redes Neuronales Convolucionales en Línea 2023

Hay miles de cursos y clases en línea que te ayudarán a mejorar tus habilidades de Redes Neuronales Convolucionales y a obtener tu certificado de Redes Neuronales Convolucionales.

En este artículo del blog, nuestros expertos han reunido una lista de los 10 mejores cursos, tutoriales, programas de formación, clases y certificaciones de Redes Neuronales Convolucionales que están disponibles en línea ahora mismo.

Hemos incluido solo aquellos cursos que cumplen con nuestros estándares de alta calidad. Hemos dedicado mucho tiempo y esfuerzo a reunir todo esto para ti. Estos cursos son adecuados para todos los niveles: principiantes, estudiantes intermedios y expertos.

A continuación, te presentamos estos cursos y lo que pueden ofrecerte.

10 Mejores Cursos De Redes Neuronales Convolucionales en Línea

Nombre del curso	Alumnos inscritos (n.º)	Comentarios (n.º)
1. Redes neuronales convolucionales en Python: CNN Computer Vision La mejor opción	117856+	1123+
2. Reconocimiento de imágenes para principiantes usando CNN en R Studio	78423+	256+
3. Aprendizaje profundo: redes neuronales convolucionales en Python	31700+	4622+
4. Aprendizaje profundo con Keras y Tensorflow en R	5169+	13+
5. Aprendizaje profundo: sumérjase en el aprendizaje profundo	2333+	27+
6. Redes neuronales convolucionales con TensorFlow en Python	1452+	161+
7. Redes Neuronales Convolucionales para Diagnóstico por Imágenes Médicas	452+	119+
8. Redes Neuronales Convolucionales para Clasificación de Imágenes	408+	45+
9. Aprendizaje profundo: CNN para el reconocimiento visual	200+	33+
10. Redes Neuronales Convolucionales con Pytorch	62+	12+

1. Curso de Udemy Redes neuronales convolucionales en Python: CNN Computer Vision de Start-Tech Academy La mejor opción

Python para visión artificial y reconocimiento de imágenes – Red neuronal convolucional de aprendizaje profundo (CNN) – Keras y TensorFlow 2

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Contenido del curso

Introducción Configuración de Python y Jupyter Notebook Células individuales: perceptrón y redes neuronales de neuronas sigmoideas: apilamiento de células para crear una red Conceptos importantes: preguntas comunes de la entrevista Parámetros del modelo estándar Tensorflow y Keras Python: conjunto de datos para el problema de clasificación Python: construcción y entrenamiento del modelo Python: resolución un problema de regresión usando ANN Arquitecturas ANN complejas usando API funcional Guardando y restaurando modelos Ajuste de hiperparámetro CNN: conceptos básicos Creación de un modelo CNN en Python Análisis del impacto de la capa de agrupación Proyecto: creación de un modelo CNN desde cero Proyecto: aumento de datos para evitar el sobreajuste Transferencia de aprendizaje: conceptos básicos Transferencia de aprendizaje en Python Felicitaciones y sobre su certificado

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2. Curso de Udemy Reconocimiento de imágenes para principiantes usando CNN en R Studio de Start-Tech Academy

Redes neuronales convolucionales (CNN) basadas en aprendizaje profundo para el reconocimiento de imágenes mediante Keras y Tensorflow en R Studio

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Contenido del curso

Introducción Configuración de R Studio y el curso acelerado de R Células individuales: perceptrón y redes neuronales de neuronas sigmoideas: apilamiento de células para crear una red Conceptos importantes: preguntas comunes de la entrevista Parámetros del modelo estándar Tensorflow y Keras R: conjunto de datos para el problema de clasificación R: construcción y entrenamiento del modelo NeuralNets Package R: arquitecturas ANN complejas con API funcional Guardar y restaurar modelos Ajuste de hiperparámetros CNN: conceptos básicos Creación de un modelo CNN en R Análisis del impacto de la capa de agrupación Proyecto: creación de un modelo CNN desde cero Proyecto: aumento de datos para evitar el sobreajuste Transferencia de aprendizaje: conceptos básicos Transferencia de aprendizaje en R Felicitaciones y por su certificado

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3. Curso de Udemy Aprendizaje profundo: redes neuronales convolucionales en Python de Lazy Programmer Inc.

“Tensorflow 2 CNN para visión por computadora, procesamiento de lenguaje natural (NLP) ¡y más! Para ciencia de datos y aprendizaje automático”

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Contenido del curso

Bienvenido Google Colab Aprendizaje automático y neuronas Feedforward Redes neuronales artificiales Redes neuronales convolucionales Procesamiento del lenguaje natural (NLP) Convolución Descripción detallada de la red neuronal convolucional Consejos prácticos En profundidad: Funciones de pérdida En profundidad: Descenso de gradiente Configuración de su entorno (preguntas frecuentes del alumno) Solicitud) Ayuda adicional con la codificación de Python para principiantes (Preguntas frecuentes por solicitud del estudiante) Estrategias de aprendizaje efectivas para el aprendizaje automático (Preguntas frecuentes por solicitud del estudiante) Apéndice / Preguntas frecuentes Final

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4. Curso de Udemy Aprendizaje profundo con Keras y Tensorflow en R de Bogdan Anastasiei

“Aprenda a usar redes neuronales convolucionales para el reconocimiento de imágenes, reconocimiento de caracteres y predicciones precisas.”

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Contenido del curso

Primeros pasos Nociones básicas Construir modelos de clasificación con CNNS Reconocer rostros humanos de los árboles Reconocer animales Distinguir asteriscos de hashtags Reconocer números escritos a mano Práctica Enlaces útiles

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5. Curso de Udemy Aprendizaje profundo: sumérjase en el aprendizaje profundo de Muni Kumar Gopu V R

Aprenda a crear modelos de aprendizaje profundo a partir de lo básico

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Contenido del curso

Introducción Fundamentos de Redes Neuronales Entrenamiento de Redes Neuronales Redes Neuronales de Convolución Modelos de Secuencia

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6. Curso de Udemy Redes neuronales convolucionales con TensorFlow en Python de 365 Careers

Redes neuronales avanzadas: Master Computer Vision con redes neuronales convolucionales (CNN) y aprendizaje profundo

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Contenido del curso

Introducción al curso Kernels CNN Introducción Técnicas de redes neuronales (revisión) Configuración del entorno Montaje de CNN – MNIST Tensorboard: Herramienta de visualización para TensorFlow Técnicas comunes para un mejor rendimiento de NN Un proyecto práctico: Etiquetado de artículos de moda Comprensión de las CNN Arquitecturas populares de CNN

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7. Curso de Udemy Redes Neuronales Convolucionales para Diagnóstico por Imágenes Médicas de Hussein Samma

“CNN, aprendizaje profundo, imágenes médicas, transferencia de aprendizaje, visualización de CNN, VGG, ResNet, Inception, Python y Keras”

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Contenido del curso

Introducción Obtención y preparación de datos Arquitectura de CNN Capacitación de CNN Evaluación de CNN Mejora de CNN Aprendizaje de transferencia de CNN Visualización de CNN Implementación de CNN

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8. Curso de Udemy Redes Neuronales Convolucionales para Clasificación de Imágenes de Valentyn Sichkar

“Diseñe su propia CNN profunda para un reconocimiento de imágenes preciso, entrene y pruebe en tiempo real con la cámara”

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Contenido del curso

Bienvenido Reúna un conjunto de datos personalizado para la clasificación de imágenes Modifique el conjunto de datos existente de señales de tráfico para la clasificación Aplique técnicas de preprocesamiento para conjuntos de datos antes del entrenamiento Diseñe arquitecturas de CNN profundas para una clasificación eficiente Entrene y pruebe los modelos de CNN diseñados Prueba de práctica Generar datos sintéticos para aumentar los conjuntos de datos ¿Cómo funciona?

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9. Curso de Udemy Aprendizaje profundo: CNN para el reconocimiento visual de “Skillbox, LLC”

Aprenda las redes neuronales convolucionales para el reconocimiento visual y los componentes básicos y los métodos asociados con ellos.

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Contenido del curso

Bienvenido Redes neuronales convolucionales CNN Aplicaciones Visualizaciones Mejora de imágenes Resumen del curso

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10. Curso de Udemy Redes Neuronales Convolucionales con Pytorch de Leo Bravo

Aprenda a implementar una red neuronal convolucional usando Pytorch

En el momento de escribir este artículo más de 62+ personas han realizado este curso y han dejado más de 12+ comentarios.

Contenido del curso

¿Qué es una red neuronal convolucional? Redes Neuronales Convolucionales con Pytorch

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Estas son algunas de las preguntas más frecuentes sobre el aprendizaje de Redes Neuronales Convolucionales

¿Cuánto tiempo se tarda en aprender Redes Neuronales Convolucionales?

La respuesta a la pregunta «¿cuánto tiempo se tarda en aprender Redes Neuronales Convolucionales?» es… depende. Cada persona tiene unas necesidades diferentes y cada una tiene un contexto determinado, por lo que depende de cada persona.

Piensa en estas preguntas: ¿Para qué quieres aprender Redes Neuronales Convolucionales? ¿Cuál es tu punto de partida? ¿Eres principiante o tienes experiencia en Redes Neuronales Convolucionales? ¿Cuánto puedes practicar? ¿1 hora al día? ¿40 horas a la semana? Echa un vistazo a este curso sobre Redes Neuronales Convolucionales.

¿Es fácil o difícil aprender Redes Neuronales Convolucionales?

Aprender Redes Neuronales Convolucionales no es difícil para la mayoría de las personas. ¡Echa un vistazo a este curso sobre cómo aprender Redes Neuronales Convolucionales en poco tiempo!

¿Cómo puedo aprender Redes Neuronales Convolucionales rápidamente?

La forma más rápida de aprender Redes Neuronales Convolucionales es adquirir primero este curso de Redes Neuronales Convolucionales y luego practicar lo aprendido siempre que puedas. Incluso si solo practicas 15 minutos al día. La constancia es la clave.

¿Dónde puedo aprender Redes Neuronales Convolucionales?

Si quieres descubrir y aprender Redes Neuronales Convolucionales, Udemy te ofrece la mejor plataforma para aprender Redes Neuronales Convolucionales. ¡Consulta este curso sobre cómo aprender Redes Neuronales Convolucionales en poco tiempo

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