Instructed by Santiago Hernández
What you’ll learn
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Los algoritmos y fundamentos más relevantes del Deep Learning y de la Inteligencia Artificial
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La aplicación de técnicas de Deep Learning e Inteligencia Artificial a casos de uso prácticos reales
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Librerías especializados como Tensorflow 2.0, Keras o Sklearn
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Los fundamentos más relevantes de las Redes Neuronales Artificiales
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El desarrollo e implementación de sistemas de Deep Learning e Inteligencia Artificial con Python 3
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Las intuiciones matemáticas necesarias para comprender las técnicas actuales y futuras de Deep Learning
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La ejecución de algoritmos de Deep Learning en entornos offline y online
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El uso de Redes Neuronales Artificiales Profundas para la realización de predicciones y la resolución de tareas complejas
Temario del curso
- Bienvenida al curso de Deep Learning y Redes Neuronales Artificiales Profundas
- Motivación
- Entorno de aprendizaje: Jupyter Notebook, Anaconda, Python 3, Google Colaboratory
- ¿Qué es el Deep Learning?: End-to-end Learning, Machine Learning
- Introducción a las Redes Neuronales Artificiales: Neurona de Mcculloch y Pitts
- El Perceptrón
- Redes Neuronales Artificiales Profundas: Perceptrón Multicapa
- Función de error y función de optimización: Binary Crossentropy, Gradient Descent
- Entrenamiento de Redes Neuronales Artificiales Profundas: Forward Propagation, Backward Propagation
- Redes Neuronales Artificiales Profundas: Implementación Vectorizada
- Regresión y Clasificación con Redes Neuronales Artificiales Profundas: Softmax Regression
- Introducción a Keras con Python 3
- Funciones de activación: sigmod, tanh, relu, leaky relu…
- Funciones de optimización: Mini-Batch Gradient Descent, Stochastic Gradient Descent, Momentum Gradient Descent, RMSprop, Adam
- Selección de hiperparámetros: Keras tuner
- Tensorflow 2.0: Implementando Redes Neuronales Artificiales profundas
- Consideraciones de un proyecto de Deep Learning: Overfitting, Underfitting, Train Set, Validation Set, Test Set, Regularización, Dropout, Normalización…
- Despedida del curso de Deep Learning
Who this course is for:
- Estudiantes con interés por la Inteligencia Artificial, Data Science o Deep Learning
- Profesionales interesados en formarse sobre Inteligencia Artificial y Redes Neuronales Artificiales Profundas
- Profesionales interesados en aprender Tensorflow 2.0, Keras o sklearn
- Estudiantes interesados en la aplicación del Machine Learning y Deep Learning a proyectos reales
- Desarrolladores en Python con interés por el Deep Learning o las Redes Neuronales Artificiales
- Estudiantes interesados en Machine Learning e Inteligencia Artificial
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