Curso de Introducción al Deep Learning [Platzi][FU/G.DRIVE] – pcprogramasymas

Curso de Introducción al Deep Learning [Platzi][FU/G.DRIVE]

Curso de Introducción al Deep Learning [Platzi][FU/G.DRIVE]

Información de: Curso de Introducción al Deep Learning

Crea sistemas capaces de aprender y de mejorar de manera autónoma. Aprende a usar TensorFlow y escribe tus primeros algoritmos para predecir comportamientos a partir de la revisión de datos con Python.

Con este curso podrás:

  • Dominar Machine Learning e Inteligencia Artificial
  • Resolver problemas de forma práctica
  • Comprender algoritmos de la inteligencia artificial
  • Integrar contenidos de Inteligencia Artificial con otros existentes

Temario del curso

1- Introducción a la Inteligencia Artificial

  • Bienvenidos al curso
  • ¿Qué es la Inteligencia Artificial (IA), Machine Learning y Deep Learning?
  • Objetivo del curso

2- Proyecto práctico

  • Un problema aun no resuelto: La computación afectiva (affective computing)

3- Sesión interactiva: Configurar tu ambiente de trabajo

  • Configura tu ambiente de trabajo
  • Resumen

4- Conceptos básicos

  • ¿Qué es una neurona?
  • ¿Qué es una red neuronal?
  • Función softmax(z)
  • ¿Cómo aprende una red neuronal?
  • Navegando la superficie de error con gradientes
  • Recapitulación
  • Proyecto: Diccionario en español

5- Algoritmos de Deep Learning y Redes Neuronales

  • Modelo #1: Logistic Classifier
  • Sesión interactiva: Implementación de Logistic Classifier valores de entrada
  • Sesión interactiva: Implementación de Logistic Classifier arquitectura
  • Modelo #2:  Multi Layer Perceptron (MLP)
  • Sesión interactiva: Implementación de MLP ingresando datos
  • Sesión interactiva: Implementación de MLP a nivel de arquitectura
  • Modelo #3: Long-Short Term Memory (LSTM)
  • Sesión interactiva: Implementación de LSTM definiendo entradas
  • Sesión interactiva: Implementación de LSTM arquitectura y optimización
  • Corriendo modelos
  • Recapitulando

6- Evaluando un modelo

  • Precisión, Accuracy, Recall, y F1 Confussion Matrix

7- Conclusiones del curso

  • A gran poder, gran responsabilidad: Ética e Inteligencia Artificial

8- Contenido Bonus

  • El Algoritmo Maestro

Capturas:

Datos técnicos:

  • Formato: .MP4
  • Resolución: 1280x720p
  • Idioma: Español
  • Tamaño: 975.6 MB
  • Nivel necesario: Bases de Programación
  • Duración: +02 horas
  • Profesor:  Omar Florez
  • Fecha de lanzamiento: 2018
  • Empresa: Platzi
  • Contraseña krostyss

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