Deep Learning con Python y PyTorch
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Course content
1 modules • 68 lessons • 33 hours of video
Deep Learning con Python y PyTorch
68 lessons
• 33 hours
Deep Learning con Python y PyTorch
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- Taller - Fundamentos de Deep Learning con Python y PyTorch01:56:17
- ¿Qué es Inteligencia Artificial?09:44
- ¿Qué hacen las capas de una Red Neuronal? - Inteligencia Artificial -13:26
- Modelo Matemático de una Neurona Artificial - REDES NEURONALES - (Parte 2)22:30
- Función SOFTMAX - REDES NEURONALES - (Parte 3)13:14
- Función de Costo - Cross Entropy - REDES NEURONALES - (Parte 4)16:22
- Gradient Descent – REDES NEURONALES - (Parte 5)16:09
- ¿Por qué usamos el gradiente para entrenar Redes Neuronales? Ejemplo - Deep Learning - (Parte 6)14:20
- “Backpropagation” – Fundamentos de Deep Learning – (Parte 7)21:52
- Gradiente de la Función de Pérdida “Cross Entropy” con Softmax - Deep Learning - (Parte 8)21:51
- Backpropagation - Gradient Descent, Ejemplo completo –Fundamentos de Deep Learning – (Parte 9)26:44
- Funciones de Activación – Fundamentos de Deep Learning – (Parte 10)19:05
- Redes Neuronales Multi-Capa / Deep Neural Networks – Fundamentos de Deep Learning -(Teoría parte 11)19:26
- Descargar y procesar MNIST, sólo Python ! –Fundamentos de Deep Learning con Python y PyTorch–19:26
- Red Neuronal Desde Cero. ¡Sólo Python!49:52
- Red Neuronal Desde Cero. ¡Sólo Python! - PARTE 223:20
- ¿Cómo Inicializar los Parámetros de una Red Neuronal? Kaiming He vs Xavier vs Números Aleatorios34:51
- ¡Red Neuronal Desde Cero estilo FRAMEWORK de DEEP LEARNING!43:25
- ¡Red Neuronal Desde Cero estilo FRAMEWORK de DEEP LEARNING - Parte 2!21:41
- ¡PyTorch vs TensorFlow! ¿Cuál es mejor?15:00
- ¡Red Neuronal usando PyTorch! PyTorch tutorial44:55
- ¿Cómo ajustar el LEARNING RATE de una Red Neuronal?23:00
- ¿Cómo GUARDAR y CARGAR un modelo de PyTorch ya entrenado? - Deep Learning -16:49
- Momentum vs RMSprop vs ADAM ¿Cuál es mejor?14:20
- Stochastic Gradient Descent con MOMENTUM. Algoritmos de optimización para redes neuronales.28:02
- RMSProp- Algoritmos de optimización para redes neuronales -08:36
- Adam optimizador - Algoritmos de optimización para redes neuronales12:57
- ¿Cómo instalar Ubuntu en una partición para bootear junto con Windows?31:44
- NVIDIA Drivers UBUNTU 18.04. ¿Cómo instalar los drivers de NVIDIA de forma Sencilla y segura?19:07
- ¡Instalar Python! ¿Cómo instalar Python, PyTorch y Tensorflow en Ubuntu 18.04?22:21
- Tutorial de Transfer Learning utilizando PyTorch y RESNET38:14
- Redes Neuronales Convolucionales / Convolutional Neural Networks (CNN) – Parte 130:55
- Redes Neuronales Convolucionales / Convolutional Neural Networks (CNN) – Parte 222:44
- Redes Neuronales Convolucionales / Convolutional Neural Networks (CNN) – Parte 310:52
- Redes Neuronales Convolucionales / Convolutional Neural Networks (CNN) – Parte 417:58
- Red Neuronal Convolucional en PyTorch / Tutorial de PyTorch para CNN - Parte 131:20
- Red Neuronal Convolucional en PyTorch con Batch Normalization/Tutorial de PyTorch para CNNs -Parte 239:31
- ¡Entrena redes neuronales mucho más rápido con el método de super-convergencia! Parte 130:59
- ¡Cómo encontrar el Learning Rate Óptimo para el método de super convergencia! Parte 224:01
- ¿Qué es ResNet? – Redes Neuronales Residuales17:07
- ResNet 56 en PyTorch – ¡Redes Neuronales Residuales desde cero usando 1 cycle policy!34:32
- U-NET para segmentación semántica, explicación del paper.59:56
- PyTorch DATASET & DATALOADER con U-NET desde cero con PyTorch. Parte 132:27
- Segmentación Semántica - U-NET desde cero con PyTorch - Parte 245:23
- Entrenamiento y métricas IoU y Coeficiente Dice - U-NET desde cero con PyTorch. Parte 352:04
- PyTorch Mixed Precision | Precisión Mixta en PyTorch | FP16 vs FP3239:03
- ¿Qué pasará con este canal?04:11
- ¡Salud y éxito para el 2023! Y planes para el canal04:35
- BATCH NORMALIZATION: ¿Qué es y para qué sirve?27:59
- ¡BATCH NORMALIZATION! - Python vs. PyTorch13:49
- BATCH NORMALIZATION en Redes Convolucionales: Python y PyTorch17:06
- Modelos secuenciales y REDES NEURONALES RECURRENTES50:13
- ¿Qué son Word EMBEDDINGS? ¡Explorando Embeddings con GloVe y Python!32:14
- ¡LSTM: Todo lo que necesitas saber!44:05
- Modelo de Lenguage: Generador de texto con Red Neuronal Recurrente.23:43
- Sequence to Sequence (Seq2Seq): ¡Traductor Inglés a Español! (Parte 1)14:51
- ¡Atención! (Sequence to sequence with attention): ¡Traductor Inglés a Español! (Parte 2)14:51
- ChatGPT y Gemini: ¡Conversación con los modelos más avanzados de IA!44:48
- ¿Cómo entrenar embeddings desde cero?43:31
- Transformers - Attention is all you need - Parte 121:46
- Transformers - ¡Attention is all you need! Parte 235:33
- Transformers - ¡Attention is all you need! Parte 316:24
- ¡Cómo programar un Transformer desde CERO! (From Scratch!)01:39:28
- ¡TRADUCTOR INGLÉS a ESPAÑOL desde CERO con PyTorch!01:00:14
- ¡Certificaciones de NVIDIA con INSTRUCTOR CERTIFICADO GRATIS! FELIZ 202508:49
- ¡Programando GPT desde cero (from scratch)! ¡MultiHead Self Attention! Parte 153:20
- ¡GPT desde CERO! ¿Cómo entrenar un TRANSFORMER? Parte 346:59
- ¿Cómo programar GPT desde Cero? Parte 228:58
