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Dominando el Aprendizaje Automático y Herramientas Clave

Descubre el poder del Aprendizaje Automático: transforma tu mundo con algoritmos, redes neuronales y más, guiado por el experto José Pablo Alvarado Moya.

4.0 (52)

395 learners

What you'll learn

Comprender los fundamentos del aprendizaje automático y su motivación

Aplicar técnicas de álgebra lineal y probabilidad en el desarrollo de modelos

Desarrollar, entrenar y optimizar redes neuronales para tareas de clasificación

Implementar métodos de aprendizaje reforzado y secuencial para mejorar modelos

This course includes

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Course content

1 modules • 46 lessons • 58.3 hours of video

Dominando el Aprendizaje Automático y Herramientas Clave

46 lessons • 58.3 hours

▶

EL5857 Aprendizaje Automático: Presentación del curso12:09
EL5857 Aprendizaje Automático: Lección 01: Motivación01:50:27
EL5857 Aprendizaje Automático: Lección 0201:17:39
EL5857 Lección 03.1a: Herramientas: Álgebra Lineal41:23
EL5857 Lección 03.1b: Herramientas: Álgebra Lineal14:21
EL5857 Lección 03.1c: Herramientas: Álgebra Lineal14:49
EL5857 Lección 03.1d: Herramientas: Álgebra Lineal16:12
EL5857 Lección 03.2: Herramientas: Álgebra Lineal01:49:03
EL5857 Lección 04.1: Herramientas: Probabilidad01:48:50
EL5857 Lección 04.2: Herramientas: Probabilidad01:16:23
EL5857 Lección 05: Regresión y Optimización01:37:16
EL5857 Lección 06: Clasificación01:45:36
EL5857 Lección 07: Modelos lineales generalizados, Softmax01:33:55
EL5857 Lección 08: Aprendizaje generativo02:01:31
EL5857 Lección 09: Redes neuronales45:59
EL5857 Lección 10: Grafos computacionales01:12:20
EL5857 Lección 11.1: Redes neuronales: capas de combinación45:13
EL5857 Lección 11.2: Redes neuronales: capas de activación50:06
EL5857 Lección 11.3: Redes neuronales: normalización y pérdida30:50
EL5857 Lección 12: Clasificadores de margen máximo01:12:34
EL5857 Lección 13: SVM: Dualidad de Lagrange01:30:57
EL5857 Lección 14: SVM: Margen suave y SMO01:36:24
EL5857 Lección 15: Métodos no paramétricos de clasificación01:40:15
EL5857 Lección 16: CART y Ensambles01:41:44
EL5857 Lección 23: PCA02:39:12
EL5857 Lección 24: Reducción de Dimensiones: t-SNE et al.01:31:27
EL5857 Lección 25: Aprendizaje Reforzado (1/4): MDP01:49:31
EL5857 Lección 26: Aprendizaje Reforzado (2/4): MDP continuo01:18:25
EL5857 Lección 27: Aprendizaje Reforzado (3/4): DQN y Q-Learning01:58:41
EL5857 Lección 28: Aprendizaje Reforzado (4/4): Gradientes de política01:23:32
EL5857 Lección 29: Aprendizaje de sucesiones: HMM01:41:28
EL5857 Lección 30: Aprendizaje de sucesiones: RNN, LSTM, GRU01:06:47
EL5857 Lección 03: Álgebra Lineal y Git01:43:00
EL5857 Lección 04: Probabilidad y Git01:41:59
EL5857 Lección 05: Octave y Álgebra Lineal Eficiente48:00
EL5857 Lección 06: Regresión polinomial01:07:10
EL5857 Lección 07: Regresión Ponderada Localmente01:14:04
EL5857 Lección 09: Tarea 2 y GDA01:50:10
EL5857 Lección 10: Tarea 201:35:10
EL5857 Lección 11: Tarea 3, Bayes Ingenuo01:38:53
EL5857 Lección 17: Proyecto 101:43:57
Let's build GPT: from scratch, in code, spelled out.01:56:20
Writing Doom – Award-Winning Short Film on Superintelligence (2024)27:27
Trabajadores de datos: el costo humano de la inteligencia12:26
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How Nvidia GPUs Compare To Google’s And Amazon’s AI Chips15:58

Aprendizaje Automático

Redes Neuronales

Clasificación

Regresión

Probabilidad

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