Edición 2022 | Curso de Deep Learning
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Course content
1 modules • 35 lessons • 31 hours of video
Edición 2022 | Curso de Deep Learning
35 lessons
• 31 hours
Edición 2022 | Curso de Deep Learning
35 lessons
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- Convoluciones y Redes Convolucionales | Clase 13 | Curso de Deep Learning Edición 2022 01:13:01
- ImageNet, AlexNet y el Cambio de Paradigma en CV | Clase 14 - Parte 1 | Curso Deep Learning 2022 48:12
- VGG, NiN y GoogLeNet: Redes basadas en Bloques | Clase 14 - Parte 2 | Curso Deep Learning 2022 01:02:27
- ResNet y DenseNet: Redes Residuales | Clase 14 - Parte 3 | Curso de Deep Learning Edición 2022 01:15:06
- Transformers para Visión | Clase 14 (Apéndice) | Curso de Deep Learning Edición 2022 20:25
- Visualización de las Features | Clase 15 - Parte 1 | Curso de Deep Learning Edición 2022 40:46
- Fine-Tuning | Clase 15 - Parte 2 | Curso de Deep Learning Edición 2022 15:54
- Transferencia de Estilos | Clase 15 - Parte 3 | Curso de Deep Learning Edición 2022 31:35
- Detección de Objetos | Clase 16 | Curso de Deep Learning Edición 2022 02:11:43
- Segmentación Semántica | Clase 17 - Parte 1 | Curso de Deep Learning Edición 2022 26:08
- Convoluciones Transpuestas | Clase 17 - Parte 2 | Curso de Deep Learning Edición 2022 26:21
- Fully Convolutional Networks | Clase 17 - Parte 3 | Curso de Deep Learning Edición 2022 23:12
- GANs: Redes Generativas Adversarias | Clase 18 | Curso de Deep Learning Edición 2022 48:29
- De Machine Learning a Deep Learning | Clase 1 - Parte 1 | Curso de Deep Learning | Edición 2022 47:39
- Intro a PyTorch: Tensores, DataLoaders y Autograd | Clase1 - Parte 2 | Curso Deep Learning 2022 01:20:07
- Redes de una capa: Regresión Lineal | Clase 2 - Parte 1 | Curso de Deep Learning Edición 2022 01:03:08
- Redes de una capa: Clasificación con Softmax | Clase 2 - Parte 2 | Curso de Deep Learning 2022 55:03
- Redes Multicapa: MLP | Clase 3 - Parte 1 | Curso de Deep Learning 2022 41:35
- Backpropagation y Autograd | Clase 3 - Parte 2 | Curso de Deep Learning 2022 24:53
- Pytorch: Aceleración por GPU con CUDA | Clase 4 - Parte 2 | Curso de Deep Learning 2022 46:23
- Pytorch: Modelos Personalizados, Parámetros y Persistencia | Clase 4 - Parte 1 | Deep Learning 2022 01:08:13
- Error de Generalización: Overfitting, Bias y Varianza | Clase 5 - Parte 1 | Curso Deep Learning 2022 50:49
- Selección de Modelos: K-Fold Cross Validation | Clase 5 - Parte 2 | Curso de Deep Learning 2022 34:20
- Regularización L2 y Dropout | Clase 5 - Parte 3 | Curso de Deep Learning Edicción 2022 51:57
- Algoritmos de Optimización | Clase 6 | Curso de Deep Learning Edición 2022 39:22
- Redes Neuronales Recurrentes | Clase 7 - Parte 1 | Curso de Deep Learning Edición 2022 01:25:30
- LSTM y GRU: RNNs con Compuertas | Clase 7 - Parte 2 | Curso de Deep Learning Edición 2022 01:07:23
- Embeddings de Palabras | Clase 8 - Parte 1 | Curso de Deep Learning Edición 2022 01:25:21
- Entrenando Word2Vec con PyTorch | Clase 8 - Parte 2 | Curso de Deep Learning Edición 2022 54:32
- Embeddings Pre-Entrenados | Clase 8 - Parte 3 | Curso de Deep Learning Edición 2022 28:12
- Modelos de Secuencia a Secuencia (Seq2Seq) | Clase 9 | Curso de Deep Learning Edición 2022 01:14:37
- Mecanismos de Atención | Clase 10 | Curso de Deep Learning Edición 2022 01:04:27
- Transformers: Solo Debemos Prestar Atención |Clase 11 (Parte 1)| Curso de Deep Learning Edición 2022 58:36
- Transformers: Implementación en PyTorch | Clase 11 (Parte 2) | Curso de Deep Learning Edición 2022 59:22
- BERT: Transformers Bidireccionales | Clase 12 | Curso de Deep Learning Edición 2022 01:10:12
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