Inteligencia Artificial y Deep Learning desde Cero
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Inteligencia Artificial y Deep Learning desde Cero

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| 83 Estudiantes |
7 dias de garantia Acceso de por vida Certificado incluido
USD 300.00 USD 50.00

Descripcion

Aprende Inteligencia Artificial y Deep Learning desde cero con Python: Redes Neuronales Artificiales (Perceptron a RNAs profundas), funciones de activacion y optimizacion, Backpropagation, TensorFlow, Keras, ajuste de hiperparametros y consideraciones de un proyecto real de Deep Learning. Casos practicos con notebooks y datasets reales.

Contenido del Curso

Bienvenida

Presentacion del curso

Contexto del Deep Learning y Motivacion

Contexto del Deep Learning y Motivacion
Fake Obama creado utilizando Deep Learning

Entorno de aprendizaje

Introduccion a la seccion
Preparacion del entorno de aprendizaje
Preparacion del entorno offline
Preparacion del entorno online
Descarga de los ejercicios y de los conjuntos de d
Presentacion videos opcionales
[Opcional] Caso Practico Introduccion a Numpy
[Opcional] Caso Practico Introduccion a Pandas - S
[Opcional] Caso Practico Introduccion a Pandas - D
[Opcional] Caso Practico Introduccion a Matplotlib

Que es el Deep Learning

Introduccion a la seccion
Que es el Machine Learning
End-to-End Learning
Caso Practico Intuiciones sobre End-to-End Learnin
Que es el Deep Learning
Aplicaciones y clasificacion de las tecnicas de De
Presentacion videos opcionales
[Opcional] Aprendizaje supervisado
[Opcional] Aprendizaje no supervisado

Introduccion a las Redes Neuronales Artificiales (

Introduccion a la seccion
Introduccion a las Redes Neuronales Artificiales
Introduccion a la neurona de Mcculloch y Pitts
Caracteristicas de entrada y limitaciones de la Ne
Caso Practico Implementando la Neurona M-P
Caso Practico Diagnostico de cancer de mama con la

El Perceptron

Introduccion a la seccion
Introduccion al Perceptron
Neurona M-P vs Perceptron
Perceptron y eliminacion del threshold
Notacion y funcionamiento del Perceptron
Perceptron Funciones de activacion
Caso Practico Visualizacion del limite de decision
Perceptron Construccion del modelo
Perceptron Limitaciones
Caso Practico Clasificacion de Imagenes

Redes Neuronales Artificiales Profundas

Introduccion a la seccion
Introduccion al Perceptron Multicapa
Arquitectura del Perceptron Multicapa
Notacion y funcionamiento del Perceptron Multicapa
Componentes principales del Perceptron Multicapa
Funcion de activacion del Perceptron Multicapa
Caso Practico Limite de decision del Perceptron Mu
Introduccion a Forward Propagation
Forward Propagation con el Perceptron Multicapa
Forward Propagation para multiples entradas

Funcion de error y de optimizacion en RNAs

Introduccion a la seccion
Introduccion a la funcion de error
Entendiendo la funcion de error
Funcion de error final
Introduccion a la funcion de optimizacion
Entendiendo la funcion de optimizacion
Funcion de optimizacion final
Caso Practico Clasificacion de imagenes de digitos

Entrenamiento de Redes Neuronales Artificiales Pro

Introduccion a la seccion
Grafo computacional
Derivadas con el Grafo Computacional
Regla de la cadena
[Opcional] Simplificando el resultado de las deriv
Backward Propagation
Entrenado una RNA simple
Entrenando una RNA profunda
Caso Practico Clasificacion de audio (Parte I)
Caso Practico Clasificacion de audio (Parte II)

[Opcional] Implementacion Vectorizada de RNAs

Introduccion a la seccion
Introduccion a la vectorizacion
Vectorizacion de la primera hidden layer
Vectorizacion de la segunda hidden layer

Regresion y Clasificacion con RNAs

Introduccion a la seccion
Clasificacion con Redes Neuronales Artificiales
Introduccion a la Clasificacion Multiclase con RNA
Funcion de activacion Softmax
Funcion de error para Clasificacion Multiclase
Entrenando un Perceptron para Clasificacion Multic
Regresion con Redes Neuronales Artificiales

Introduccion a Keras

Introduccion a la seccion
Introduccion a Keras
Caso Practico Implementando una RNA con Keras
Caso Practico Entrenando una RNA con Keras
Caso Practico Limite de decision de una RNA profun
Caso Practico Clasificacion de sonido con Keras
Caso Practico Regresion con Keras

Funciones de activacion

Introduccion a la seccion
Introduccion a las funciones de activacion
Funcion de activacion tanh
Funcion de activacion relu
Entrenamiento con diferentes funciones de activaci
Caso Practico Visualizando las funciones de activa
Por que utilizar una funcion de activacion
Caso Practico Por que utilizar una funcion de acti
Por que utilizar una funcion de activacion diferen
Caso Practico Clasificacion de sentimientos

Funciones de Optimizacion

Introduccion a la seccion
Introduccion a Mini-Batch Gradient Descent
Mini-Batch Gradient Descent
Caso Practico Mini-Batch Gradient Descent
Stochastic Gradient Descent
Caso Practico Stochastic Gradient Descent
Exponentially Weighted Moving Average (Part I)
Exponentially Weighted Moving Average (Part II)
Caso Practico Exponentially Weighted Moving Averag
Momentum Gradient Descent
Caso Practico Momentum Gradient Descent
RMSprop
Caso Practico RMSprop
Adam Optimization
Caso Practico Adam Optimization

Seleccion de hiperparametros

Introduccion a la seccion
Que es un hiperparametro
Caso Practico Seleccion de hiperparametros con Ker
Numero de capas optimo
Numero de neuronas optimo
Otros hiperparametros relevantes
Caso Practico Seleccion de hiperparametros y clasi

Tensorflow

Introduccion a la seccion
Introduccion a Tensorflow
Caso Practico Tensores y operaciones con tensores
Caso Practico Creacion de una funcion de error per
Caso Practico Creacion de otros componentes person
Caso Practico Creacion de capas personalizadas

Consideraciones de un proyecto de Deep Learning

Introduccion a la seccion
Overfitting y Underfitting
Division del conjunto de datos (Train-Val-Test)
Que es la Regularizacion
Regularizacion en Redes Neuronales Artificiales
Dropout Regularization
Otros mecanismos de Regularizacion
Que es la Normalizacion
Caso Practico Clasificacion de Tweets de desastres

Despedida del curso

Despedida del curso

Requisitos

Requisitos

  • Acceso a una computadora con conexion a Internet estable.
  • Disponibilidad para realizar las practicas del curso.

Reseñas generales

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Duracion30 Horas
EvaluacionSi
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IdiomaEspañol
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