- 1

La importancia de las redes neuronales en la actualidad
04:08 - 2

¿Que herramientas usaremos para redes neuronales?
02:49 - 3

¿Qué es deep learning?
07:31 - 4

Tu primera red neuronal con Keras
12:05 - 5

Entrenando el modelo de tu primera red neuronal
03:18 - 6

La neurona: una pequeña y poderosa herramienta
07:07 - 7

Arquitectura de una red neuronal
06:20 - 8

Funciones de activación
13:46 - 9

Funcion de pérdida (loss function)
09:00 - 10

Descenso del gradiente
08:57 - 11

Backpropagation
07:37 - 12

Playground - Tensorflow
05:48 quiz: Fundamentos en la arquitectura de redes neuronales
Comparte tu proyecto de tu primera red neuronal y certifícate
Clase 29 de 29 • Curso de Fundamentos de Redes Neuronales con Python y Keras
Contenido del curso
- 13

Dimensiones, tensores y reshape
14:06 - 14

Creando nuestra red neuronal usando numpy y matemáticas
15:51 - 15

Entrenamiento forward de la red neuronal
09:17 - 16

Aplicando backpropagation y descenso del gradiente
13:06 - 17

Entrenamiento y análisis de resultados de tu red neuronal
12:57 quiz: Redes neuronales con Python
- 18

Data: train, validation, test
02:49 - 19

Resolviendo un problema de clasificacion binaria
11:27 - 20

Entrenamiento del modelo de clasificación binaria
11:06 - 21

Regularización - Dropout
07:19 - 22

Reduciendo el overfitting
11:07 - 23

Resolviendo un problema de clasificación múltiple
10:41 - 24

Entrenamiento del modelo de clasificación múltiple
09:34 - 25

Resolviendo un problema de regresión
12:47 - 26

Entrenamiento del modelo de regresión
12:48 - 27

Análisis de resultados del modelo de regresión
10:11