Curso de Aprendizaje Profundo (Deep Learning)
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Course content
1 modules • 26 lessons • 40.5 hours of video
Curso de Aprendizaje Profundo (Deep Learning)
26 lessons
• 40.5 hours
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- 1. Introducción: el problema de aprendizaje máquina 01:06:42
- 2. Teoría de aprendizaje estadístico I 01:38:24
- 3. Teoría de aprendizaje estadístico II 01:40:13
- 4. Introducción a PyTorch 01:33:56
- 5. Grafos computacionales en Deep Learning 01:42:03
- 7. Diferenciación II 01:41:36
- 8. Diferenciación III 01:45:43
- 9. Backpropagation (retropropagación) 30:16
- 10. Descenso del gradiente 01:41:44
- 11. Redes Neuronales Convolucionales (CNNs) - Parte I 01:33:51
- 12. Redes Neuronales Convolucionales (CNNs) - Parte II 01:38:30
- 13. Colas básicas y límites de concentración (opcional) 01:17:05
- 14. Normalización por lotes (Batch Normalization) I 01:39:12
- 15. Normalización por lotes II y por capas I 01:40:21
- 16. Normalización por capas (Layer Normalization) II 01:41:47
- 17. Conexiones skip/residuals/shorcut y Dropout I 01:33:37
- 18. Dropout II 01:53:51
- 19. Dropout actuando como Bagging 01:28:46
- 20. Mecanismos de atención I 01:34:11
- 21. Mecanismos de atención II 01:38:09
- 22. Transformers I 01:37:15
- 23. Transformers II 01:36:45
- 24. Redes Neuronales de Grafos (GNNs) I 01:45:01
- 25. Redes Neuronales de Grafos (GNNs) II 01:25:36
- 26. Redes Neuronales de Grafos (GNNs) III 01:43:59
- 27. Redes Neuronales de Grafos (GNNs) IV 01:46:29
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