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Conceptos Básicos de Deep Learning: ¿Cómo Funcionan las Redes Neuronales? | Aprendizaje profundo 2022 por Datitos (Unidad 1)

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This course includes

  • 10 hours of video
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Course content

1 modules • 12 lessons • 10 hours of video

Conceptos Básicos de Deep Learning: ¿Cómo Funcionan las Redes Neuronales? | Aprendizaje profundo 2022 por Datitos (Unidad 1)

12 lessons • 10 hours
  • De Machine Learning a Deep Learning | Clase 1 - Parte 1 | Curso de Deep Learning | Edición 202247:39
  • Intro a PyTorch: Tensores, DataLoaders y Autograd | Clase1 - Parte 2 | Curso Deep Learning 202201:20:07
  • Redes de una capa: Regresión Lineal | Clase 2 - Parte 1 | Curso de Deep Learning Edición 202201:03:08
  • Redes de una capa: Clasificación con Softmax | Clase 2 - Parte 2 | Curso de Deep Learning 202255:03
  • Redes Multicapa: MLP | Clase 3 - Parte 1 | Curso de Deep Learning 202241:35
  • Backpropagation y Autograd | Clase 3 - Parte 2 | Curso de Deep Learning 202224:53
  • Pytorch: Aceleración por GPU con CUDA | Clase 4 - Parte 2 | Curso de Deep Learning 202246:23
  • Pytorch: Modelos Personalizados, Parámetros y Persistencia | Clase 4 - Parte 1 | Deep Learning 202201:08:13
  • Error de Generalización: Overfitting, Bias y Varianza | Clase 5 - Parte 1 | Curso Deep Learning 202250:49
  • Selección de Modelos: K-Fold Cross Validation | Clase 5 - Parte 2 | Curso de Deep Learning 202234:20
  • Regularización L2 y Dropout | Clase 5 - Parte 3 | Curso de Deep Learning Edicción 202251:57
  • Algoritmos de Optimización | Clase 6 | Curso de Deep Learning Edición 202239:22

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