Resumen de cada lección de los cursos de la Academia:
(Julio 10, 2021 - Fundamentos de Deep Learning con Python)
En esta lección veremos cómo subdividir nuestro set de datos para lograr entrenar una Red Neuronal de manera confiable y robusta.
En esta práctica veremos como implementar una Red Neuronal capaz de clasificar partículas sub-atómicas, usando Python y la librería Keras.
En esta lección hablaremos del Forward y Backward propagation, los dos algoritmos permiten entrenar una Red Neuronal.
En esta lección veremos las características, ventajas y desventajas de las diferentes funciones de activación que se pueden usar en una Red Neuronal.
En esta lección veremos de forma intuitiva cómo funciona una Red Neuronal, una de las principales arquitecturas del Deep Learning.
En esta lección veremos cómo implementar la Clasificación Multiclase usando Python y la librería Keras.
En esta lección veremos cómo realizar ligeras modificaciones a la Neurona Artificial para lograr la clasificación en tres o más categorías.
En esta lección veremos cómo usar la librería Keras para implementar un sencillo clasificador con una sola Neurona Artificial.
En esta lección veremos en detalle cómo la Neurona Artificial aprende automáticamente sus parámetros durante el entrenamiento.
En esta lección veremos qué es y cómo funciona una Neurona Artificial y cómo usarla para clasificar datos.
En esta lección veremos cómo usar Python y la librería Keras para predecir el precio de una vivienda a partir de su área.
En esta lección veremos cómo usar el algoritmo del Gradiente Descendente para casos en los cuales tenemos set de datos muy grandes.