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Bienvenidos a nuestra masterclass en IA
Introducción, estructura del curso y demo
Los recursos del curso en Github
Tus tres mejores recursos disponibles
El modelo de mundo completo explicado
Conoce a tus instructores online
Tu cuaderno para tomar notas online sobre el curso
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
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
El Resumen Final
Softmax & Cross-Entropy
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
Introducción a los VAE
Auto Encoders Variacionales
El truco de la reparametrización
Introducción a la sección 5
Inicialización de todos los parámetros y variables de la clase CNN-VAE
Construcción del codificador del VAE
Construcción de la parte "V" del VAE
Construcción del descodificador de VAE
Implementación de las operaciones de entrenamiento
Implementación del ejemplo en Keras
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
Introducción a las MDN-RNN
Redes de Densidad Mixta
Visualización de las VAE+MDN-RNN
Inicializando todos los parámetros y variables de la clase MDN-RNN
Construyendo el RNN - Cómo juntar los parámetros de la red
Construyendo el RNN - Creando una celda LSTM con Dropout
Creación del RNN: configuración de la entrada, el objetivo y la salida del RNN
Construyendo el RNN - Obteniendo la salida determinista del RNN
Construyendo el MDN - Obteniendo la entrada, la capa oculta y la salida del MDN
Construyendo el MDN - Obteniendo los parámetros de MDN
Implementación de las operaciones de entrenamiento (Parte 1)
Implementación de las operaciones de entrenamiento (Parte 2)
Implementación del ejemplo en Keras
¿Qué es el Aprendizaje por Refuerzo?
Pseudocódigo del aprendizaje por refuerzo para el modelo de mundo completo
La neuroevolución profunda
Estrategias Evolutivas
Algoritmos Genéticos
Estrategia de evolución de adaptación de matriz de covarianza (CMA-ES)
Políticas de gradiente de exploración de parámetros (PEPG)
Estrategia evolutiva de OpenAI
Implementación completa
Instalación de las librerías necesarias para la simulación final
La lucha definitiva: inteligencia humana vs inteligencia artificial
Bonus 1 - Algoritmo de Catboost
Bonus 1 - Algoritmo de Catboost (parte 2)
Gradient Boosting explicado
Bonus 2 - TRPO
Bonus 2 - TRPO (parte 2)
Bonus 3 - El futuro de la IA
Bonus 3 - El futuro de la IA
Enhorabuena por completar nuestra masterclass de IA

instructor

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  • Avatar
    Joiser
    (5)
    Un gran curso con grandes instructores

    Excelente la calidad de los cursos de frogames, casado con ustedes

  • Avatar
    Yvonne
    (5)
    Gran calidad

    Debo resaltar la calidad de las clases y equipos. eso mejora mucho la experiencia de aprendizaje, sobre el contenido, son unos duros. Felicidades

  • Avatar
    Gabriela
    (5)
    Nunca pensé que aprender ia podría ser tan divertido y emocionante!

    Los ejemplos prácticos me ayudaron a entender conceptos complicados de una manera sencilla.

  • Avatar
    Yeison
    (5)
    IA explicada facil

    Felicitaciones profesor y equipo de Frogames. Desde que vi el demo del carro de formula uno me anime a realizar este curso y llevar mis conocimientos de IA y ML a un nivel superior. Muchas gracias

  • Avatar
    Samuel
    (5)
    Mega recomendado

    El profe explica todo super claro y me ayudó a entender conceptos complicados sin morir en el intento. ahora me siento listo para aplicarlo en mis proyectos

  • Avatar
    Balam Sinhue
    (5)
    Un curso de IA muy ilustrativo y sorprendente

    El curso es excelente especialmente porque incluso temas tan complejos es muy fácil seguirles el hilo, gracias a las explicaciones de Juan Gabriel; ademas para los que tengan cierta experiencia en ingeniería de control es agradable ver los gráficos de como los diferentes algoritmos operan en un sistema de lazo cerrado; ademas de que da muchas ideas de como meter IA en muchos mas proyectos, ademas el algoritmo es sorprendente en si mismo y los bonus son excelentes (catboost y TRPO son algoritmos que valen mucho la pena conocer y tenerlos en la caja de herramientas) el curso es una maravilla y lo recomiendo mucho

  • Avatar
    BORJA
    (5)
    Excelente

    Curso muy completo y muy bien explicado.

  • Avatar
    Marc
    (5)
    Perfecto

    Me encanto hacer este curso, pudiendo usar mis conocimientos junto a las claras explicaciones

  • Avatar
    Carlos
    (5)
    Explorando los modelos híbridos de IA

    Este curso me llevó a un nuevo nivel de comprensión sobre Inteligencia Artificial. Los modelos híbridos optimizados con Neuroevolución Profunda son un tema fascinante. Totalmente recomendado para ir más allá de lo tradicional en IA.

  • Avatar
    danison
    (5)
    Explorando modelos híbridos y neuroevolución

    Esta masterclass me introdujo en el mundo de los modelos híbridos de Inteligencia Artificial, optimizados mediante neuroevolución profunda y estrategias evolutivas.

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