Resumen del curso

  • Entienda los elementos que componen una red neuronal tradicional
  • Familiarizarte con el framework de PyTorch para Deep Learning
  • Realizar operaciones con Tensores de PyTorch
  • Implementar un perceptrón y multi-layer perceptrón (MLP)
  • Diseñar diversas estructuras de redes neuronales multi-capa

Público Objetivo

Desarrolladores familizarizados con el lenguaje de Python que desean construir soluciones basadas en redes neurales utilizando pytorch.

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Última atualização

24/05/2023

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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. Perceptrón

    • Perceptrón
    • Forward
    • Pytorch y GPU
  2. Multi Layer Perceptrón - MLP

    • Historia de las redes neuronales
    • Tensores
    • MLP com Pytorch
  3. Previsión de la demanda

    • Previsión de la demanda
    • Estructura de redes neurales
    • Criterio de evaluación
  4. Entrenando una red neuronal

    • Entrenado una red neuronal
    • Funciones de activación
    • Diseñando estructuras
  5. Ajustando la red neuronal

    • Mini-Batch
    • Learning Rate
    • Overfitting y Underfitting

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