Lecciones

Resumen de cada lección de los cursos de la Academia:

2.9 - La entropía cruzada: entrenamiento de la Neurona Artificial

(Julio 10, 2021 - Fundamentos de Deep Learning con Python)

En esta lección veremos en detalle cómo la Neurona Artificial aprende automáticamente sus parámetros durante el entrenamiento.

2.8 - La Neurona Artificial

(Julio 10, 2021 - Fundamentos de Deep Learning con Python)

En esta lección veremos qué es y cómo funciona una Neurona Artificial y cómo usarla para clasificar datos.

2.7 - Práctica 2: la Regresión Lineal en Keras

(Julio 10, 2021 - Fundamentos de Deep Learning con Python)

En esta lección veremos cómo usar Python y la librería Keras para predecir el precio de una vivienda a partir de su área.

2.6 - Gradiente Descendente estocástico con "mini-batch"

(Julio 10, 2021 - Fundamentos de Deep Learning con Python)

En esta lección veremos cómo usar el algoritmo del Gradiente Descendente para casos en los cuales tenemos set de datos muy grandes.

2.5 - La Regresión Lineal Múltiple

(Julio 10, 2021 - Fundamentos de Deep Learning con Python)

En esta lección veremos cómo aplicar la Regresión Lineal para casos en los cuales tenemos no una sino múltiples variables independientes.

2.4 - Práctica 1: la Regresión Lineal desde cero en Python

(Julio 10, 2021 - Fundamentos de Deep Learning con Python)

En esta lección veremos cómo usar Python para implementar el algoritmo de Regresión Lineal sin necesidad de librerías especializadas.

2.3 - La Regresión Lineal

(Julio 10, 2021 - Fundamentos de Deep Learning con Python)

En este lección veremos todos los detalles del algoritmo más simple del Machine Learning: la Regresión Lineal.

2.2 - El algoritmo del Gradiente Descendente

(Julio 10, 2021 - Fundamentos de Deep Learning con Python)

En esta lección veremos cómo el algoritmo del Gradiente Descendente permite obtener automáticamente el mínimo de una función.

2.1 - Introducción a las Redes Neuronales

(Julio 10, 2021 - Fundamentos de Deep Learning con Python)

En esta segunda sección del curso veremos todos los detalles de la primera arquitectura del Deep Learning: las Redes Neuronales.

1.13 - Lo esencial de Probabilidad y Estadística para Deep Learning

(Julio 10, 2021 - Fundamentos de Deep Learning con Python)

En esta lección hablaremos del concepto y algunas reglas básicas de probabilidad que usaremos a lo largo del curso.

1.12 - Lo esencial de Cálculo Diferencial para Deep Learning

(Julio 10, 2021 - Fundamentos de Deep Learning con Python)

En esta lección hablaremos de los conceptos de derivada, derivadas parciales y algunas reglas de derivación que usaremos a lo largo del curso.

1.11 - Lo esencial de Álgebra Lineal para Deep Learning

(Julio 10, 2021 - Fundamentos de Deep Learning con Python)

En esta lección hablaremos de los conceptos de escalares, vectores y matrices, y algunas operaciones básicas, que usaremos a lo largo del curso.