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Bienvenido a nuestro curso de Deep Learning de la A a la Z
Cómo sacarle el máximo partido al curso
Conoce a los instructores del curso de Deep Learning
FAQ Bot
Tu cuaderno para tomar notas online sobre el curso
NOTA: Actualización a Python 3.11.4: Tu Curso en la Última Versión - Agosto 2023
Descargar e Instalar Python y Anaconda (2023)
Instalar el entorno de Python con las librerías del curso
Algunos cambios en las nuevas versiones de Spyder
Versión 2023: Cómo acceder a los materiales y usar Google Colab
Cómo acceder a los materiales del curso en Github
Algunos recursos adicionales
Bienvenido a la Parte 1
Plan de Ataque
La Neurona
La función de activación
¿Cómo funcionan las redes neuronales?
¿Cómo aprenden las redes neuronales?
El gradiente descendente
El gradiente descendente estocástico
Propagación hacia atrás
Cómo obtener los datos de la sección
Descripción del problema a estudiar
Construir una RNA - Paso 1
Construir una RNA - Paso 2
Construir una RNA - Paso 3
Construir una RNA - Paso 4
Construir una RNA - Paso 5
Construir una RNA - Paso 6
Construir una RNA - Paso 7
Construir una RNA - Paso 8
Construir una RNA - Paso 9
Construir una RNA - Paso 10
Reto final - ¿Deberíamos despedirnos de ese cliente?
Solución al Reto
Evaluar la RNA
Mejorar la RNA
Ajustar la RNA
Reto final - A por la medalla de oro en precisión del algoritmo
Bienvenido a la Parte 2 - Redes Neuronales de Convolución
Plan de Ataque
¿Qué son las redes neuronales convolucionales?
Paso 1 - La operación de convolución
Paso 1(b) - La capa ReLU
Paso 2 - Pooling
Paso 3 - Flattening
Paso 4 - Full Connection
Resumen
Softmax & Cross-Entropy
Cómo obtener los datos de la sección
Construir una RNC - Paso 1
Construir una RNC - Paso 2
Construir una RNC - Paso 3
Construir una RNC - Paso 4
Construir una RNC - Paso 5
Construir una RNC - Paso 6
Construir una RNC - Paso 7
Construir una RNC - Paso 8
Construir una RNC - Paso 9
Construir una RNC - Paso 10
Reto final - ¿Cuál es tu mascota?
Solución al reto - ¿Cuál es tu mascota?
Evaluar la red neuronal creada
Solución a la tarea
Bienvenido a la Parte 3 - Redes Neurales Recurrentes
Qué vas a necesitar para las RNR
Plan de Ataque
La idea detrás de las Redes Neuronales Recurrentes
El problema del Vanishing Gradient
Long Short-Term Memory
Idea práctica de las LSTM
Extra: Variantes de LSTM
Cómo obtener los datos de la sección
Construir una RNR - Paso 1
Construir una RNR - Paso 2
Construir una RNR - Paso 3
Construir una RNR - Paso 4
Construir una RNR - Paso 5
Construir una RNR - Paso 6
Construir una RNR - Paso 7
Construir una RNR - Paso 8
Construir una RNR - Paso 9
Construir una RNR - Paso 10
Construir una RNR - Paso 11
Construir una RNR - Paso 12
Construir una RNR - Paso 13
Construir una RNR - Paso 14
Construir una RNR - Paso 15
Bienvenido a la Parte 3 - Redes Neurales Recurrentes
Plan de Ataque
¿Cómo funcionan los Mapas Autoorganizados?
¿Para qué necesitamos revisitar K-Means?
Recordemos el Clustering por K-Means
¿Cómo aprenden los mapas autoorganizados? (Parte 1)
¿Cómo aprenden los mapas autoorganizados? (Parte 2)
Ejemplo en vivo de SOM
Acerca de los SOM mas avanzados
Extra de K-Means: La trampa de la inicialización aleatoria
Extra de K-Means: Cómo seleccionar el número de Clusters
Cómo obtener los datos de la sección
Construir un SOM - Paso 1
Construir un SOM - Paso 2
Construir un SOM - Paso 3
Construir un SOM - Paso 4
Mega Caso de Estudio - Paso 1
Mega Caso de Estudio - Paso 2
Mega Caso de Estudio - Paso 3
Mega Caso de Estudio - Paso 4
Bienvenido a la Parte 5 - Máquinas de Boltzmann
Plan de Ataque
Las Máquinas de Boltzmann
Modelos Basados en Energía (EBM)
Editando la Wikipedia - Nuestra contribución al mundo
Máquinas de Boltzmann Restringidas
La Divergencia Contrastante
Redes de Creencia Profunda (DBN)
Las Máquinas de Boltzmann Profundas (DBM)
Cómo obtener los datos de la sección
Construir una Máquina de Boltzmann - Introducción
Construir una Máquina de Boltzmann - Paso 1
Construir una Máquina de Boltzmann - Paso 2
Construir una Máquina de Boltzmann - Paso 3
Construir una Máquina de Boltzmann - Paso 4
Construir una Máquina de Boltzmann - Paso 5
Construir una Máquina de Boltzmann - Paso 6
Construir una Máquina de Boltzmann - Paso 7
Construir una Máquina de Boltzmann - Paso 8
Construir una Máquina de Boltzmann - Paso 9
Construir una Máquina de Boltzmann - Paso 10
Construir una Máquina de Boltzmann - Paso 11
Construir una Máquina de Boltzmann - Paso 12
Construir una Máquina de Boltzmann - Paso 13
Construir una Máquina de Boltzmann - Paso 14
Cómo evaluar una Máquina de Boltzmann
Bienvenido a la Parte 6 - AutoEncoders
Plan de Ataque
Auto Encoders
Una nota acerca de los Biases
Entrenar un Auto Encoder
Sobrecompletar Capas Ocultas
Sparse Autoencoders
Denoising Autoencoders
Contractive Autoencoders
Stacked Autoencoders
Deep Autoencoders
Cómo obtener los datos de la sección
Construir un AutoEncoder - Paso 1
Construir un AutoEncoder - Paso 2
Construir un AutoEncoder - Paso 3
Ejercicio de programación en Python
Construir un AutoEncoder - Paso 4
Construir un AutoEncoder - Paso 5
Construir un AutoEncoder - Paso 6
Construir un AutoEncoder - Paso 7
Construir un AutoEncoder - Paso 8
Construir un AutoEncoder - Paso 9
Construir un AutoEncoder - Paso 10
Construir un AutoEncoder - Paso 11
Extra: Crear un auto encoder usando Keras
Anexo - Conceptos básicos de Machine Learning
Qué necesitas saber de la Regresión y la Clasificación
Idea de la Regresión Lineal Simple - Paso 1
Idea de la Regresión Lineal Simple - Paso 2
Idea de la Regresión Lineal Múltiple
Idea de la Regresión Logística
Preprocesado de Datos - Paso 1
Preprocesado de Datos - Paso 2
Preprocesado de Datos - Paso 3
Preprocesado de Datos - Paso 4
Preprocesado de Datos - Paso 5
Preprocesado de Datos - Paso 6
Plantilla de Preprocesado de Datos
Implementación de la Regresión Logística - Paso 1
Implementación de la Regresión Logística - Paso 2
Implementación de la Regresión Logística - Paso 3
Implementación de la Regresión Logística - Paso 4
Implementación de la Regresión Logística - Paso 5
Plantilla de Clasificación
Material extra 1: Arquitectura de las redes neuronales
Material extra 2: Top 5 de algoritmos de Deep Learning
Material extra 3: La competición de Kaggle
Enhorabuena por completar nuestro curso de Deep Learning
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BORJA
Excelente
Curso muy completo y muy bien explicado.
Jesús
Excelente curso de iniciación al Deep Learning
Este curso ha sido una experiencia realmente enriquecedora. Destacar que la dificultad se presenta de manera gradual, permitiendo asimilar los conceptos de Deep Learning de manera natural. ¡Muy recomendado para todos aquellos que buscan un curso de Deep Learning emocionante y bien estructurado!
danison
Deep Learning
En el curso de Machine Learning tuve una pequeña probada del Deep Learning, pero como se dijo en ese curso aqui se respalda: Es un abismo profundo de información en el que me alegra poder adentrarme con tan buena asesoría.
Joiser
Otro curso que me lleno
Muy buen material, completo y muy practico, ademas la atencion durante clases es buenisimo, sigan asi
Yvonne
Otro curso muy completo
Estos cursos de la A a la Z, son excelentes para quienes estan empezando en el Deep learning, porque van progresivamente subiendo la dificultad de los mismos.
Marc
Buena explicación
Estaba necesitado de conocimientos sobe la inteligencia artificial, buenas explicaciones y gran ayuda
Yeison
Excelente para iniciar el Deep Learning
Este curso es excelente ya que, como dice muy bien en su nombre, abarca el Deep Learning desde los conceptos basicos hasta avanzados. Muchas gracias equipo de frogrames