¿Quieres comprender tan bien el aprendizaje profundo y las redes neuronales que podrías codificarlas desde cero? En este curso, haremos exactamente eso.
El curso comienza motivando y explicando los perceptrones, y luego avanza gradualmente hacia la derivación y codificación de una red neuronal multiclase con descenso de gradiente estocástico que puede reconocer dígitos escritos a mano del famoso conjunto de datos MNIST.
Objetivos del curso
Este curso trata sobre la comprensión de los fundamentos de las redes neuronales. Por lo tanto, no analiza TensorFlow, PyTorch ni ninguna otra biblioteca de redes neuronales. Sin embargo, al final de este curso, debe comprender tan bien las redes neuronales que aprender TensorFlow y PyTorch debería ser muy sencillo.
Desafíos
En este curso, presento una serie de desafíos de codificación dentro de las video conferencias. El enfoque general es que discutiremos una idea y la teoría detrás de ella, y luego tendrá el desafío de implementar la idea / algoritmo en Python. Discutiré mi solución para cada desafío y mi código está disponible en github.
Prerrequisitos
En este curso, usaremos Python, NumPy, Pandas y un poco de cálculo. … pero no dejes que las matemáticas te asusten. Explico todo con gran detalle con ejemplos y visuales.
Redes neuronales simplificadas
¡Tan fácil que tu perro podría aprenderlos!
¿Para quién es este curso?
- Personas interesadas en aprender cómo funcionan las redes neuronales
Requisitos
- Ser capaz de codificar en Python con NumPy y Pandas
Lo que aprenderás
- Fundamentos de las redes neuronales
Este curso se encuentra disponible de manera gratuita sin necesidad de ningún cupón, a través de la opción “GRATIS”.
Te recomendamos primero leer las diferencias entre un curso gratis y uno de pago para evitar malentendidos:
Cursos gratuitos
- Contenido de vídeo en línea
Cursos de pago
- Contenido de vídeo en línea
- Certificado de finalización
- Preguntas y respuestas de los instructores
- Mensaje directo para el instructor
Para obtener el curso de manera gratuita da clic en el siguiente botón:
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