Coursera lanza nueva Especialización en Deep Learning, impartida por su fundador, Andrew Ng

La plataforma educativa en línea Coursera está lanzando una nueva Especialización en Deep Learning que será impartida por su cofundador, Andrew Ng. El objetivo del programa es construir una sociedad impulsada por la Inteligencia Artificial.

Imagen: Wikipedia

La plataforma educativa en línea Coursera anunció que lanzará una nueva Especialización en Deep Learning que será impartida por su cofundador, Andrew Ng. El objetivo del programa es construir una sociedad impulsada por la Inteligencia Artificial.

Andrew Ng, que ahora es profesor adjunto en la Universidad de Stanford, había enseñado previamente una clase de machine learning en Coursera; Desde el lanzamiento del curso, en 2011, más de 1.8 millones de personas se han inscrito.

El objetivo de la nueva especialización es difundir el conocimiento de machine learning, bajo la creencia de que la Inteligencia Artificial mejora la vida de las personas.

"Estos cursos le ayudarán a dominar el deep learning, aprender a aplicarlo, e incluso a encontrar un trabajo en el ramo de la Inteligencia Artificial. Espero que podamos construir una sociedad impulsada por la IA que establezca una seguridad social asequible, proporcione a cada niño una educación personalizada, ponga a disposición de todos los autos autónomos y facilite un trabajo significativo para cada hombre y mujer ", afirma Ng en un comunicado.

El programa es para principiantes y sólo requiere que los estudiantes tengan experiencia básica de programación y conocimientos del lenguaje Python. La especialización consta de cinco cursos:

Redes Neuronales y Deep Learning. Entender las principales tendencias tecnológicas que impulsan el deep learning y ser capaces de construir, entrenar y aplicar redes neuronales profundas completamente conectadas.

Optimización de las Redes Neuronales Profundas. Afinación de hiperparámetros, regularización y optimización. Conocer las mejores prácticas en la construcción de aplicaciones de deep learning y utilizar eficazmente los “trucos” de las redes neuronales.

Estructuración de proyectos de deep learning. Entender cómo diagnosticar errores en un sistema de aprendizaje automático y priorizar las implementaciones más prometedoras para reducir errores.

Redes Neuronales Convolucionales. Entender cómo construir una red neuronal convolucional y saber cómo aplicar redes convolucionales a tareas de detección y reconocimiento visual.

Modelos de Secuencia. Entender cómo construir y entrenar Redes Neurales Recurrentes y aplicar modelos de secuencia a problemas del lenguaje.