Inteligencia Artificial y Deep Learning desde cero en Python

Published on September 8th, 2023 and Last Verified on July 18th, 2024,
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Course Name : Inteligencia Artificial y Deep Learning desde cero en Python
Short description : Aprende Inteligencia Artificial y Deep Learning con Python, Tensorflow y Keras, conviértete en experto en Deep Learning.
Duration : 27 hours on-demand video 2 articles 32 downloadable resources
Avg Rating : 4.7 (2,267 ratings)
Original Price : $119.99
Discouont Price : € 12.99
Provider : Udemy
Course Type : Self Paced Online Course. Lifetime Access

Instructed by Santiago Hernández

What you’ll learn

  • Los algoritmos y fundamentos más relevantes del Deep Learning y de la Inteligencia Artificial
  • La aplicación de técnicas de Deep Learning e Inteligencia Artificial a casos de uso prácticos reales
  • Librerías especializados como Tensorflow 2.0, Keras o Sklearn
  • Los fundamentos más relevantes de las Redes Neuronales Artificiales
  • El desarrollo e implementación de sistemas de Deep Learning e Inteligencia Artificial con Python 3
  • Las intuiciones matemáticas necesarias para comprender las técnicas actuales y futuras de Deep Learning
  • La ejecución de algoritmos de Deep Learning en entornos offline y online
  • El uso de Redes Neuronales Artificiales Profundas para la realización de predicciones y la resolución de tareas complejas

Temario del curso

  1. Bienvenida al curso de Deep Learning y Redes Neuronales Artificiales Profundas
  2. Motivación
  3. Entorno de aprendizaje: Jupyter Notebook, Anaconda, Python 3, Google Colaboratory
  4. ¿Qué es el Deep Learning?: End-to-end Learning, Machine Learning
  5. Introducción a las Redes Neuronales Artificiales: Neurona de Mcculloch y Pitts
  6. El Perceptrón
  7. Redes Neuronales Artificiales Profundas: Perceptrón Multicapa
  8. Función de error y función de optimización: Binary Crossentropy, Gradient Descent
  9. Entrenamiento de Redes Neuronales Artificiales Profundas: Forward Propagation, Backward Propagation
  10. Redes Neuronales Artificiales Profundas: Implementación Vectorizada
  11. Regresión y Clasificación con Redes Neuronales Artificiales Profundas: Softmax Regression
  12. Introducción a Keras con Python 3
  13. Funciones de activación: sigmod, tanh, relu, leaky relu…
  14. Funciones de optimización: Mini-Batch Gradient Descent, Stochastic Gradient Descent, Momentum Gradient Descent, RMSprop, Adam
  15. Selección de hiperparámetros: Keras tuner
  16. Tensorflow 2.0: Implementando Redes Neuronales Artificiales profundas
  17. Consideraciones de un proyecto de Deep Learning: Overfitting, Underfitting, Train Set, Validation Set, Test Set, Regularización, Dropout, Normalización…
  18. Despedida del curso de Deep Learning
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