Curso de Introducción al Deep Learning [MEGA]

Curso de Introducción al Deep Learning

Con este curso podrás:

• Dominar Machine Learning e Inteligencia Artificial
• Resolver problemas de forma práctica
• Comprender algoritmos de la inteligencia artificial
• Integrar contenidos de Inteligencia Artificial con otros existentes

Temario del curso

1- Introducción a la Inteligencia Artificial

• Bienvenidos al curso
• ¿Qué es la Inteligencia Artificial (IA), Machine Learning y Deep Learning?
• Objetivo del curso

2- Proyecto práctico

• Un problema aun no resuelto: La computación afectiva (affective computing)

3- Sesión interactiva: Configurar tu ambiente de trabajo

• Configura tu ambiente de trabajo
• Resumen

4- Conceptos básicos

• ¿Qué es una neurona?
• ¿Qué es una red neuronal?
• Función softmax(z)
• ¿Cómo aprende una red neuronal?
• Navegando la superficie de error con gradientes
• Recapitulación
• Proyecto: Diccionario en español

5- Algoritmos de Deep Learning y Redes Neuronales

• Modelo #1: Logistic Classifier
• Sesión interactiva: Implementación de Logistic Classifier valores de entrada
• Sesión interactiva: Implementación de Logistic Classifier arquitectura
• Modelo #2:  Multi Layer Perceptron (MLP)
• Sesión interactiva: Implementación de MLP ingresando datos
• Sesión interactiva: Implementación de MLP a nivel de arquitectura
• Modelo #3: Long-Short Term Memory (LSTM)
• Sesión interactiva: Implementación de LSTM definiendo entradas
• Sesión interactiva: Implementación de LSTM arquitectura y optimización
• Corriendo modelos
• Recapitulando

6- Evaluando un modelo

• Precisión, Accuracy, Recall, y F1 Confussion Matrix

7- Conclusiones del curso

• A gran poder, gran responsabilidad: Ética e Inteligencia Artificial

8- Contenido Bonus

• El Algoritmo Maestro

Capturas:

Datos técnicos:

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