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Deep Learning 360 (Nivel 1)
Etapa 1: Fundamentos de Deep Learning
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! (1:37)
Acerca del curso
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A.1.0 - Mundo Deep Learning NLP, Vision por computadora y GANs (10:08)
A.1.1- Introducción a Deep Learning (8:11)
A.1.2 - Aprendizaje de una red neuronal (11:39)
A.1.3 - Algoritmo Backpropagation (5:19)
A.1.4 - Learning rate y demo de tensorflow (8:00)
A.1.5 - ¿Qué es un optimizador (9:31)
Clase abierta introductoria al curso
Questionario y autoevaluacion
Etapa 2: Manos a la obra! Práctica con Keras
P.A.2.1 - Introducción a google colab (6:15)
P.A.2.2 - Mini preparación de datos para Keras (4:54)
P.A.2.3 - Arquitectura de la red en Keras (7:33)
P.A.2.4 - Compilando el modelo en Keras (4:33)
P.A.2.5 - Entrenamiento del modelo de Keras (9:17)
P.A.2.6 - Resumen de la unidad (2:44)
Questionario
Etapa 3: Introducción a visión por computadora
A.3 - Funciones de activación ReLU y Softmax (8:07)
A.4.1 - Dimensionalidad y tensores en deeplearning (4:49)
P.A.4.1.1 - Visión por computadora con MNIST, arquitectura y parámetros (8:30)
P.A.4.1.2 - Fit, visualización y predicción de nuevos casos (7:16)
A.4.2 - Dimensionalidad en series de tiempo e imágenes (7:23)
P.A.4.2 - Dimensionalidad de las imágenes (2:37)
Modelo funcional y solución a ejercicios
Links y material utilizado
Cierre del Nivel 1 (1:30)
A.3 - Funciones de activación ReLU y Softmax
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