Introducción a las redes neuronales
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1 modules • 22 lessons • 8.5 hours of video
Introducción a las redes neuronales
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• 6.5 hours
Introducción a las redes neuronales
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- Introducción a las redes neuronales - Presentación del curso 10:29
- Instalar ejercicios de redes neuronales (python, anaconda, numpy, vs code, git) 11:05
- Inteligencia artificial y redes neuronales 13:55
- El aprendizaje automático 27:45
- Modelos paramétricos 12:46
- Modelo McCulloch y Pitts: La primer neurona artificial 24:28
- Neurona de McCulloch y Pitts programada en Python 12:59
- El Perceptrón a detalle 29:01
- Del perceptrón a la red neuronal 05:25
- Calcular salida de una neurona artificial 04:37
- Descenso por gradiente explicado a detalle 28:33
- El ejemplo más sencillo de descenso por gradiente 17:14
- Red neuronal simple con multiples salidas 10:26
- Calcular la salida de una red neuronal simple de varias salidas 08:00
- 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 detalle 38:21
- Introducción al descenso por gradiente 23:30
- Descenso por gradiente estocástico SGD 16:31
- ¿Cuál es la capacidad de una red neuronal? 11:09
- Auto-codificadores (autoencoders) pt1 41:42
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