Comparación de MOOCs y Librerías de Aprendizaje Profundo: Contenidos, Funcionalidad y Rendimiento
Este proyecto se centra en ofrecer una guía que ayude a los interesados a introducirse en el aprendizaje profundo. Hemos estudiado varios MOOCs sobre este tema y se han comparado exhaustivamente los contenidos y la metodología de dos de ellos, el Programa Especializado Aprendizaje Profundo de Course...
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| Tipo de recurso: | tesis de maestría |
| Fecha de publicación: | 2020 |
| País: | España |
| Institución: | Universidad Nacional de Educación a Distancia |
| Repositorio: | e-spacio. Repositorio Institucional de la UNED |
| Idioma: | español |
| OAI Identifier: | oai:e-spacio.uned.es:20.500.14468/14116 |
| Acceso en línea: | https://hdl.handle.net/20.500.14468/14116 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palabra clave: | 1203.04 Inteligencia artificial |
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Comparación de MOOCs y Librerías de Aprendizaje Profundo: Contenidos, Funcionalidad y RendimientoCiordia Galar, Adrián1203.04 Inteligencia artificialEste proyecto se centra en ofrecer una guía que ayude a los interesados a introducirse en el aprendizaje profundo. Hemos estudiado varios MOOCs sobre este tema y se han comparado exhaustivamente los contenidos y la metodología de dos de ellos, el Programa Especializado Aprendizaje Profundo de Coursera y fastai course v3. También hemos realizado una comparación experimental de dos de las librerías de aprendizaje profundo más populares hoy en día, Keras y fastai, que se estudian en cada uno de estos cursos, respectivamente, con el objetivo de mostrar sus diferencias en funcionalidad y rendimiento.This project focuses on offering a guide for helping students to introduce themselves to deep learning. We have studied several MOOCs on this subject and exhaustively compared the contents and methodology of two of them, Coursera’s Deep Learning Specialization and fastai course v3. We have also made an experimental comparison of two of nowadays most popular deep learning libraries, Keras and fastai, studied in each of these courses, respectively, in order to show their differences in functionality and performance.Universidad Nacional de Educación a Distancia (España). Escuela Técnica Superior de Ingeniería Informática. Departamento de Inteligencia Artificial.Díez Vegas, Francisco JavierSánchez Cauce, Raquele-Spacio UNED20242024-05-2020202020-06-0120202020-06-01master thesishttp://purl.org/coar/resource_type/c_bdccinfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttps://hdl.handle.net/20.500.14468/14116reponame:e-spacio. Repositorio Institucional de la UNEDinstname:Universidad Nacional de Educación a DistanciaEspañolspaopen accesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2info:eu-repo/semantics/openAccesshttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/deed.esoai:e-spacio.uned.es:20.500.14468/141162026-06-06T12:38:31Z |
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Este proyecto se centra en ofrecer una guía que ayude a los interesados a introducirse en el aprendizaje profundo. Hemos estudiado varios MOOCs sobre este tema y se han comparado exhaustivamente los contenidos y la metodología de dos de ellos, el Programa Especializado Aprendizaje Profundo de Coursera y fastai course v3. También hemos realizado una comparación experimental de dos de las librerías de aprendizaje profundo más populares hoy en día, Keras y fastai, que se estudian en cada uno de estos cursos, respectivamente, con el objetivo de mostrar sus diferencias en funcionalidad y rendimiento. |
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