Introducción a la Inteligencia Artificial
Resumen
Clase 6 de 28 • Curso de Introducción al Deep Learning 2018
Contenido del curso
Proyecto práctico
Sesión interactiva: Configurar tu ambiente de trabajo
Conceptos básicos
Algoritmos de Deep Learning y Redes Neuronales
- 15
Modelo #1: Logistic Classifier
04:13 - 16
Sesión interactiva: Implementación de Logistic Classifier valores de entrada
11:12 - 17
Sesión interactiva: Implementación de Logistic Classifier arquitectura
16:13 - 18
Modelo #2: Multi Layer Perceptron (MLP)
01:17 - 19
Sesión interactiva: Implementación de MLP ingresando datos
07:46 - 20
Sesión interactiva: Implementación de MLP a nivel de arquitectura
15:45 - 21
Modelo #3: Long-Short Term Memory (LSTM)
11:04 - 22
Sesión interactiva: Implementación de LSTM definiendo entradas
11:12 - 23
Sesión interactiva: Implementación de LSTM arquitectura y optimización
15:12 - 24
Corriendo modelos
09:50 - 25
Recapitulando
03:28
Evaluando un modelo
Conclusiones del curso
Contenido Bonus
Resumen
Se recomienda utilizar Python 3.6