Autoencoders para reducir la dimensionalidad y el ruido

oferecido por
Coursera Project Network
Neste projeto guiado, você irá:

Entrenarás y optimizarás Autoencoders

Utilizarás los Autoencoders para reducir la dimensionalidad de los datos

Aprenderás a eliminar el ruido en el procesamiento de imágenes mediante los Autoencoders

Clock2 horas
BeginnerBásico
CloudSem necessidade de download
VideoVídeo em tela dividida
Comment DotsEspanhol
LaptopApenas em desktop

En este curso aprenderemos a entrenar y optimizar los Autoencoders. También aprenderemos a como aplicar estos Autoencoders para reducir la dimensionalidad de los datos y eliminar el ruido de las imágenes.

Habilidades que você desenvolverá

  • Tratamiento de imagenes
  • Deep Learning
  • Autoencoder
  • Reducción de dimensionalidad
  • keras

Aprender passo a passo

Em um vídeo reproduzido em uma tela dividida com a área de trabalho, seu instrutor o orientará sobre esses passos:

  1. Introducción a los Autoencoders

  2. Arquitectura de los Autoencoders

  3. Reducción de dimensionalidad con Autoencoders

  4. Ejercicio práctico de reducción de dimensionalidad

  5. Fundamentos de procesamiento de imágenes con Deep learning

  6. Eliminación de ruido en imágenes con Autoencoders. Parte I

  7. Eliminación de ruido en imágenes con Autoencoders. Parte II

  8. Ejercicio práctico de eliminación del ruido con Autoencoders

Como funcionam os projetos guiados

Sua área de trabalho é um espaço em nuvem, acessado diretamente do navegador, sem necessidade de nenhum download

Em um vídeo de tela dividida, seu instrutor te orientará passo a passo

Perguntas Frequentes – FAQ

Perguntas Frequentes – FAQ

Mais dúvidas? Visite o Central de Ajuda ao estudante.