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

Interesante el curso, da una visión bastante buena de las redes neuronales.

El curso es muy bueno, abarca los temas principales. Cambiaria unicamente la explicación central del funcionamiento de las redes neuronales, el producto punto. Fue un poco confuso.

El curso está correctamente estructurado para que el aprendizaje sea gradual. El profesor hace uso de herramienta para que se puedan poner en práctica los conceptos teóricos y prácticos usando Colab.

Pude ver y entender todas las partes de la red neuronal básica.

En general muy bien. Le doy 4 estrellas al profesor ya que aveces costaba trabajo entenderle ( no era del todo claro al explicar). Aunque en general fue un buen profesor y el contenido del curso me resulto súper útil.

Excelente profesor, entendi el porque de las RN

profundizar en la explicación de backpropagation

El contenido del Curso de Fundamentos de Redes Neuronales con Python y Keras está muy bueno.

Lo mejor fue programar la red neuronal desde 0 con numpy. Esto ayuda bastante a comprender las bases

Me gusto como explico la parte matematica de manera sencilla que en otros cursos no la explican asi para entender como funciona

La explicación de las bases de las redes neuronales.

Excelente curso, mucha gracias Platzi

Me gusto la variedad de ejemplos y casos, es muy buena introduccion

Aprender como funcionan las redes neuronales, crear modelos y analizar las metrcias para conocer le presicion de la prediccion.

Es un excelente curso, lo unico que le añadiría es utilizar sets de datos de casos reales como cvs o json para entender mas las redes y como aplicarlo a la probabilidad, sin embargo las bases y los conceptos se entienden a la perfección, es un buen curso

ver como hacer una red desde cero para aprender como funciona a detalle

esta muy bien el curso pero le falta profundizar más en lo que es la estadística deja algunos vacíos que se tiene que complementar viendo youtube

aprendiendo los pasos y características que conforman una red neuronal, y cuales son las funciones internas que deben de aplicarse, para tener una mejor predicción y siempre tener un mecanismo de evitar el overfitting

Una buena introduccion practica a las redes neuronales

El curso fue muy bueno, creo que podrían dar una explicación de lagunas funciones de python que usaron rápidamente, aunque entiendo que era un curso donde ser presupone un dominio al menos intermedio de python y pandas.

busca abordar el tema de una manera sencilla y fácil de entender

Junto al curso de SKLearn me parecieron de los mejores de la ruta de Data Science, la manera de comenzar planteando la duda de como funciona una red, mostrándonos como crearla manualmente y no conformarnos con las cajas negras que a veces suponen los paquetes. Una gran metodología, espero ver más cursos de este profesor.

Entender los fundamentos de las redes neuronales y como se crean los algoritmos que posteriormente se usarán como cajas negras y la función de los hiperparámetros.

Lo bueno es que se construye una red neuronal desde cero, hay ciertos conceptos que se escapan pero se pueden complementar con otros cursos.

Me gustó que diera algunos detalles de la forma en la que se deben formatar los datos antes del entrenamiento de las redes. Y en general el curso, bastante intuitivo.

Buena introduccion en general de lo que son las redes neuronales, me hubiera gustado igualmente que se vean las Region based Convolutional Neural Networks ya que son un area importante de las redes neuronales

Me gusto que el curso es el tipico curso introductorio de redes neuronales que ayudan a entender como se hacen las redes neuronales desde un principio y a pedal. Tal vez me hubiera gustado un proyecto de clase mas aplicado

Vengo de los cursos de Andrew ng de coursera, los cuales son muy detallados. Este curso me sirvió como resumen, sin embargo, siento que si no hubiera hecho los cursos de andrew previamente, me perdería con tanta información, ya que se tocan temas muy importantes sólo de pasada, y mucho del código parece una receta de cocina.

Se aprende conceptos teóricos con muy buenos ejercicios prácticos, lo que facilita el aprendizaje.

Me gusto mucho la simplicidad del curso, parece difícil pero no. Solo hay que leer y practicar más.