Resumen del curso

  • Comienze a entender como funciona la red neuronal por dentro
  • Familiarizate con los conceptos de Deep Learning
  • Realiza ajustes precisos a las redes neruonales
  • Entienda los problemas de los bias y pesos
  • Entender los mínimos locales
  • Descubra porque el modelo converge

Público Objetivo

Los entusiastas que quieren profundizar en la teoría de Deep Learning.

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Última atualização

08/06/2022

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Instructores

  • I’m a Data Scientist with a Msc. in Applied Computing.I'm also an artificial intelligence technical instructor and advisor who enjoy providing mentorship.Feel more than welcome to contact me if you need any help or want to discuss any Data Science or Artificial Intelligence topic!I love to solve business problems with data. In my job, I capture hidden patterns on data using Artificial Intelligence like Machine Learning and Optimization.

Contenido Detallado

  1. La red neuronal por dentro

    • Presentación
    • Analizando una red neuronal
    • Forward propagation
    • Multi capas y la propagación de pesos
  2. Entendiendo los pesos y bias

    • Sobre bias
    • Modificando los pesos de la red
    • Inicializadores de keras
  3. Transfer learning

    • Transferencia de conocimiento
    • Funciones de activación
    • Regularizadores
  4. Optimizando la red

    • Optimización
    • Learning rate
    • Optimizando los pesos
  5. Optimización de hiperparámetros

    • Mínimos relativos y absolutos
    • Hiperparámetros
    • Callbacks
    • Conclusión

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