Curso de Fundamentos de Redes Neuronales con Python y Keras

Clases del Curso de Fundamentos de Redes Neuronales con Python y Keras

Instruido por:
Carlos Alarcón
Carlos Alarcón
Intermedio
4 horas de contenido
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Entrena tus primeras redes neuronales
Proyecto del curso
Entrena tus primeras redes neuronales

Aprende el proceso para entrenar redes neuronales y cómo funcionan matemáticamente, desde crear tu primera red con Python y Numpy, hasta utilizar Keras para entrenar distintos modelos, visualizar resultados y obtener información valiosa de tus datos.

Curso de Fundamentos de Redes Neuronales con Python y Keras

Curso de Fundamentos de Redes Neuronales con Python y Keras

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Contenido del Curso
Tutoriales de estudiantes
Preguntas de estudiantes

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Fundamentos en la arquitectura de redes neuronales

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La importancia de las redes neuronales en la actualidad

04:08 min

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¿Que herramientas usaremos para redes neuronales?

02:49 min

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¿Qué es deep learning?

07:31 min

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Tu primera red neuronal con Keras

12:05 min

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Entrenando el modelo de tu primera red neuronal

03:18 min

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La neurona: una pequeña y poderosa herramienta

07:07 min

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Arquitectura de una red neuronal

06:21 min

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Funciones de activación

13:46 min

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Funcion de pérdida (loss function)

09:00 min

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Descenso del gradiente

08:57 min

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Playground - Tensorflow

05:48 min

Redes neuronales con Python

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Dimensiones, tensores y reshape

14:06 min

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Creando nuestra red neuronal usando numpy y matemáticas

15:51 min

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Entrenamiento forward de la red neuronal

09:17 min

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Aplicando backpropagation y descenso del gradiente

13:06 min

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Entrenamiento y análisis de resultados de tu red neuronal

12:57 min

Manejo de redes neuronales con Keras

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Data: train, validation, test

02:49 min

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Resolviendo un problema de clasificacion binaria

11:27 min

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Entrenamiento del modelo de clasificación binaria

11:06 min

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Regularización - Dropout

07:19 min

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Reduciendo el overfitting

11:07 min

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Resolviendo un problema de clasificación múltiple

10:41 min

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Entrenamiento del modelo de clasificación múltiple

09:34 min

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Resolviendo un problema de regresión

12:47 min

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Entrenamiento del modelo de regresión

12:48 min

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Análisis de resultados del modelo de regresión

10:11 min

Cierre

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¿Qué sigue por aprender de redes neuronales?

03:51 min

nuevosmás votadossin responder
Marcos Bernal Romero
Marcos Bernal Romero
Estudiante

Excelente curso! Yo diría que es de un nivel intermedio pero aprendí bastante. Sólo me pregunto: ¿cómo puedo guardar el aprendizaje de los modelo para usarlos posteriormente sin volver a entrenarlos?

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Giovany samaca
Giovany samaca
Estudiante

hola una pregunta para una red neuronal como seria para cargar un dataset en csv???

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Giovany samaca
Giovany samaca
Estudiante

hola una pregunta
¿una red neuronal puede llegar hacer mas precisa que un algoritmo de machine learning?

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Giovany samaca
Giovany samaca
Estudiante

que significa el loss ???

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Diego César Lerma Torres
Diego César Lerma Torres
Estudiante

¿A la función escalonada también se le conoce con el nombre de Heaviside?

¿O son diferentes?

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Jhon Valderrama
Jhon Valderrama
Estudiante

Hola! En el for, cada vez que se corre estás creando y entrenando un modelo con diferentes datos (kfold validation), pero los modelos entrenados anteriores no se estan guardando, solo se guarda el “val_mae” como métrica en una lista.

¿Esta bien evaluar el los datos con el último modelo entrenado? pensaría que debería ser el mismo modelo pero que va mejorando en el con cada iteración, pero al parecer se entrena uno nuevo.

Es decir, ¿como garantizas que el último modelo que se entrenó es mejor por ejemplo que el primero?

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Giancarlo Poémape
Giancarlo Poémape
Estudiante

por lo que se, tensorflow ahora incluye la api de keras. Debería usarla con tensorflow? hay algún problema si instalo ambas?

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Francisco Sebastian Dueñas Caicedo
Francisco Sebastian Dueñas Caicedo
Estudiante

En Backpropagation para realizar el calculo de dZ3 utiliza sigmoid de params[A3] que es sigmoid de params[Z3] ¿eso no estaría mal? en vez de ello seria calcular la derivada para
params[Z3] ¿no?

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Mauricio Cruz
Mauricio Cruz
Estudiante

Qué significa que Tensorflow sea un backend? Que cuando lo ejecutamos realmente las operaciones suceden en el servidor?

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JAVIER SANTIAGO SALGADO
JAVIER SANTIAGO SALGADO
Estudiante

Empecé a probar deepnote, lo único que no me gusto fue lo de 50 horas ¿50 horas en este tipo de proyectos para un amateur o iniciante es mucho o poco? ¿Cuál es su experiencia?

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