Curso de Redes Neuronales y Backpropagation – Omar Florez
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¿Qué es el Curso de Redes Neuronales y Backpropagation?
En este “Curso de Redes Neuronales y Backpropagation” aprenderás a diseñar redes neuronales desde la matemática y el método Backpropagation. La retropropagación es el método de cálculo de errores más usado en Machine Learning. Escribirás el código de una red neuronal que identifique patrones y los recuerde.
¿Qué aprenderás del curso?
Estos son los módulos que aprenderás durante el curso:
- Retropropagación: Visión general
1) Cómo funciona el aprendizaje supervisado en una Red Neuronal.
2) Un LEGO a la vez: Explicando las matemáticas de cómo aprenden las Redes Neuronales. - Evaluación de errores
3) Función de costo, supuestos y probabilidad.
4) Un Ejemplo Concreto: Aprendiendo la Función XOR. - Optimización matemática
5) Cuál es el algoritmo de retropropagación.
6) Actualizar los pesos de la red neuronal utilizando gradientes.
7) Propagación hacia atrás.
8) Demo: aprendiendo a separar clases.
9) Implementación y ejemplos de redes neuronales funcionando.
¿A quien va dirigido el Curso de Redes Neuronales y Backpropagation?
Este curso es para cualquier persona que quiera instruirse en el método Backpropagation con el fin de buscar la manera de desarrollar un código de una red neuronal que identifique patrones y los recuerde.
No necesitas ninguna experiencia previa para inscribirte en este curso.
Ademas, este programa te ofrece un certificado que demuestra el logro que desarrollaste al finalizar este curso.
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Tamaño de Descarga: 364 MB
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