Introducción a las redes neuronales
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Course content
1 modules • 26 lessons • 8.5 hours of video
Introducción a las redes neuronales
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- Introducción a las redes neuronales - Presentación del curso10:29
- Instalar ejercicios de redes neuronales (python, anaconda, numpy, vs code, git)11:05
- Inteligencia artificial y redes neuronales13:55
- El aprendizaje automático27:45
- Modelos paramétricos12:46
- Modelo McCulloch y Pitts: La primer neurona artificial24:28
- Neurona de McCulloch y Pitts programada en Python12:59
- El Perceptrón a detalle29:01
- Del perceptrón a la red neuronal05:25
- Funciones de activación en las redes profundas13:54
- Calcular salida de una neurona artificial04:37
- Descenso por gradiente explicado a detalle28:33
- El ejemplo más sencillo de descenso por gradiente17:14
- Explicación del gradiente descendente con ejercicio numérico - CVDL E0733:55
- Red neuronal simple con multiples salidas10:26
- Calcular la salida de una red neuronal simple de varias salidas08:00
- Red neuronal multicapa explicada (perceptrón multicapa)09:03
- Calcular la salida de una red neuronal multicapa (perceptrón multicapa)09:40
- Backpropagation (Retropropagación)39:21
- Redes neuronales convolucionales a detalle38:21
- Aprendizaje por transferencia con redes neuronales34:11
- Técnicas de regularización para redes neuronales25:33
- Introducción al descenso por gradiente23:30
- Descenso por gradiente estocástico SGD16:31
- ¿Cuál es la capacidad de una red neuronal?11:09
- Auto-codificadores (autoencoders) pt141:42
