10 Los Mejores Cursos De Redes Neuronales en Línea

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Primer plano del iPhone mostrando la aplicación Udemy y el portátil con la libretaHay miles de cursos y clases en línea que te ayudarán a mejorar tus habilidades de Redes Neuronales  y a obtener tu certificado de Redes Neuronales.

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 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 en Línea

1. Curso de Udemy Deep Learning AZ™: redes neuronales artificiales prácticas de “Kirill Eremenko, Hadelin de Ponteves, Ligency I Team, Ligency Team” La mejor opción

Aprenda a crear algoritmos de aprendizaje profundo en Python con dos expertos en aprendizaje automático y ciencia de datos. Plantillas incluidas.

En el momento de escribir este artículo más de 339115+ personas han realizado este curso y han dejado más de 40911+ comentarios.

Contenido del curso
Bienvenido al curso ——————— Parte 1 – Redes Neuronales Artificiales ——————- — Intuición ANN Construcción de una ANN ——————– Parte 2 – Redes neuronales convolucionales —————– — CNN Intuición Construyendo una CNN ———————- Parte 3 – Redes Neuronales Recurrentes ————– ——– RNN Intuición Construcción de una RNN Evaluación y mejora de la RNN ————— Parte 4 – Mapas autoorganizados — ———————- Intuición de SOM Creación de un mega caso de estudio de SOM ——————– —– Parte 5 – Máquinas de Boltzmann ————————- Intuición de la máquina de Boltzmann Construcción de una máquina de Boltzmann ——– ——————– Parte 6 – Codificadores automáticos ————————– — Intuición de AutoEncoders Construyendo un AutoEncoder ——————- Anexo – Obtenga los conceptos básicos de Machine Learning —————– — Regresión y clasificación Intuición Plantilla de preprocesamiento de datos Implementación de regresión logística Clases adicionales

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2. Curso de Udemy Redes neuronales en Python: aprendizaje profundo para principiantes de Start-Tech Academy

Aprende Redes Neuronales Artificiales (ANN) en Python. Cree modelos predictivos de aprendizaje profundo con Keras y Tensorflow| Pitón

En el momento de escribir este artículo más de 119088+ personas han realizado este curso y han dejado más de 1159+ comentarios.

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 Prueba de práctica Tensorflow y Keras Python: conjunto de datos para el problema de clasificación Python: construcción y entrenamiento del modelo Python – Resolver un problema de regresión usando ANN Arquitecturas ANN complejas usando API funcional Guardando y restaurando modelos Complemento de ajuste de hiperparámetros 1: Preprocesamiento de datos Complemento 2: Modelos de aprendizaje automático clásico – Tarea de práctica de regresión lineal Felicitaciones y por su certificado

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3. Curso de Udemy Redes Neuronales Artificiales para Gerentes de Negocios en R Studio de Start-Tech Academy

No necesita conocimientos de codificación o matemáticas avanzadas para este curso. Comprender cómo funcionan los modelos ANN predictivos

En el momento de escribir este artículo más de 97597+ personas han realizado este curso y han dejado más de 482+ comentarios.

Contenido del curso
Introducción Configuración de R Studio y 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 Prueba de práctica Tensorflow y Keras R: conjunto de datos para el problema de clasificación R: construcción y entrenamiento del Modele el paquete NeuralNets R: arquitecturas ANN complejas que usan API funcional Guardando y restaurando modelos Complemento de ajuste de hiperparámetros 1: Preprocesamiento de datos Modelo de regresión lineal Tarea de práctica Felicitaciones y por su certificado

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4. Curso de Udemy Aprendizaje profundo: redes neuronales recurrentes en Python de Lazy Programmer Inc.

“GRU, LSTM, Pronóstico de series temporales, Predicciones bursátiles, Procesamiento del lenguaje natural (NLP) usando inteligencia artificial”

En el momento de escribir este artículo más de 29522+ personas han realizado este curso y han dejado más de 3956+ comentarios.

Contenido del curso
“Bienvenido Google Colab Aprendizaje automático y neuronas Feedforward Redes neuronales artificiales Redes neuronales recurrentes, series de tiempo y datos de secuencia Procesamiento del lenguaje natural (NLP) En profundidad: Funciones de pérdida En profundidad: Descenso de gradiente Extras Configuración de su entorno (preguntas frecuentes por solicitud del estudiante) Ayuda adicional con la codificación de Python para principiantes (preguntas frecuentes solicitadas por los estudiantes) Estrategias de aprendizaje efectivas para el aprendizaje automático (preguntas frecuentes solicitadas por los estudiantes) Apéndice / Preguntas frecuentes Final”

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5. Curso de Udemy Inteligencia artificial II – Redes neuronales prácticas (Java) de Holczer Balazs

“Redes de Hopfield, redes neuronales, gradiente de descenso y algoritmos de backpropagation explicados paso a paso”

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Contenido del curso
Introducción Conceptos básicos de inteligencia artificial Teoría de la red neuronal de Hopfield Implementación de la red neuronal de Hopfield Redes neuronales con teoría de retropropagación Modelo de perceptrón único Implementación de retropropagación Operadores lógicos Clasificación de agrupamiento: conjunto de datos de Iris Reconocimiento óptico de caracteres (OCR) Materiales del curso (DESCARGAS)

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6. Curso de Udemy Introducción a las redes neuronales artificiales y el aprendizaje profundo de Seyedali Mirjalili

Las Mejores Técnicas de Machine Learning para Data Science en Java y Neuroph con Aplicación en Reconocimiento de Imágenes

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Contenido del curso
“Definiciones preliminares y esenciales en redes neuronales artificiales Aprendizaje de una neurona artificial (perceptrón): cómo entrenar un perceptrón Una red de perceptrones, redes neuronales profundas y aprendizaje profundo BP: Regresión del algoritmo de retropropagación usando redes neuronales Neuroph Free e-book”

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7. Curso de Udemy Redes Neuronales en Python desde Cero: Guía Completa de “Jones Granatyr, Ligency I Team, Ligency Team, IA Expert Academy”

¡Aprende los fundamentos del Aprendizaje Profundo de redes neuronales en Python tanto en la teoría como en la práctica!

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Contenido del curso
Introducción Perceptrón de una sola capa Perceptrón multicapa Bibliotecas para redes neuronales

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8. Curso de Udemy Redes neuronales prácticas y aprendizaje profundo en R de Minerva Singh

Inteligencia artificial y aprendizaje automático para la ciencia de datos práctica en R

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Contenido del curso
INTRODUCCIÓN AL CURSO: Conceptos clave y herramientas de software Introducción a las redes neuronales artificiales (ANN) Comience con redes neuronales profundas (DNN) ANN y DNN con el paquete MXNet en redes neuronales de convolución R (CNN)

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9. Curso de Udemy redes neuronales para predicción de sentimiento y precio de acciones de Dan We

Cómo predecir precios de acciones con redes neuronales y sentimiento con redes neuronales. Aprendizaje automático práctico en ciencia de datos

En el momento de escribir este artículo más de 1336+ personas han realizado este curso y han dejado más de 235+ comentarios.

Contenido del curso
Redes neuronales LSTM para la predicción del precio de las acciones Predicción de sentimientos con redes neuronales LSTM NUEVO BONUS: predicción de los próximos X días en el futuro con modelos LSTM (múltiples)

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10. Curso de Udemy Red neuronal artificial y aprendizaje automático con MATLAB de Nastaran Reza Nazar Zadeh

Aprenda a crear redes neuronales con Matlab Toolbox y códigos fáciles de seguir; con Conceptos Teóricos Integrales

En el momento de escribir este artículo más de 792+ personas han realizado este curso y han dejado más de 232+ comentarios.

Contenido del curso
Introducción Inteligencia artificial y aprendizaje automático Fundamentos de redes neuronales artificiales MATLAB: Herramienta de ajuste de redes neuronales MATLAB: Scripts MATLAB: Script avanzado modificado MATLAB: Conjunto de datos del motor (objetivos múltiples)

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

¿Cuánto tiempo se tarda en aprender Redes Neuronales?

La respuesta a la pregunta «¿cuánto tiempo se tarda en aprender Redes Neuronales?» 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? ¿Cuál es tu punto de partida? ¿Eres principiante o tienes experiencia en Redes Neuronales? ¿Cuánto puedes practicar? ¿1 hora al día? ¿40 horas a la semana? Echa un vistazo a este curso sobre Redes Neuronales.

¿Es fácil o difícil aprender Redes Neuronales?

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

¿Cómo puedo aprender Redes Neuronales rápidamente?

La forma más rápida de aprender Redes Neuronales es adquirir primero este curso de Redes Neuronales 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?

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