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inteligencia artificial red neuronal redes neuronales machine learning intelligence neural network networks

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Hoy entrenaremos y usaremos una red neuronal desde cero, con Python y Tensorflow. ========= ¡Ya está disponible mi curso de Docker en Acción! Aprende Docker desde cero, con ejercicios prácticos y explicaciones detalladas. Inscríbete ahora y utiliza este código para obtener un 20% de descuento Código: LANZAMIENTOYT https://go.ringa.tech/ytvot83 ========= Otros cursos: Aprende a programar desde cero con Python: https://www.domestika.org/es/courses/5228-introduccion-a-la-programacion-con-python/ringatech Aprende IA desde cero con Python: https://www.domestika.org/es/courses/5239-introduccion-a-la-ia-con-python/ringatech Para ver el código en Colab puedes usar esta liga: https://colab.research.google.com/drive/1ehETBOVtCqe7G6HOvm84hfXba8Gd9ILW?usp=sharing El objetivo del video es usar una red simple, que cumpla una función y nos permita ver cómo funciona. Sigue mi lista de reproducción para aprender mucho más de inteligencia artificial con Python y Tensorflow! https://youtube.com/playlist?list=PLZ8REt5zt2Pn0vfJjTAPaDVSACDvnuGiG Si quieres apoyarme y formar parte de este proyecto, puedes hacerlo de varias maneras: - Patreon: http://bit.ly/patreon-ringatech - Membresía Youtube: https://www.youtube.com/channel/UCm9QZ70KuIVShztZ7HmE4NQ/join - Si el video te gustó, da clic en me gusta y déjame un comentario! Suscríbete! = = = CONTENIDO 0:00 - Introduccion 0:40 - Aprendizaje automático vs programación regular 1:23 - Escenario que resolveremos 2:47 - Conceptos que debes conocer 3:48 - Proceso que sigue la red neuronal 5:30 - ¿Cómo va a aprender? 6:30 - Programemos la red 12:37 - Resultado del entrenamiento 13:42 - Agreguemos más capas y neuronas 15:45 Cierre = = = LICENCIAS Acid Jazz by Kevin MacLeod is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 license. https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ Source: https://freemusicarchive.org/music/Kevin_MacLeod/Jazz_Sampler/AcidJazz_1430 Artist: http://incompetech.com/ = = = #python #tensorflow #machinelearning