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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165

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Instructores

Esteban Wilfredo Vilca Zuñiga

Contenido Detallado

Perceptrón
- Perceptrón
- Forward
- Pytorch y GPU
Multi Layer Perceptrón - MLP
- Historia de las redes neuronales
- Tensores
- MLP com Pytorch
Previsión de la demanda
- Previsión de la demanda
- Estructura de redes neurales
- Criterio de evaluación
Entrenando una red neuronal
- Entrenado una red neuronal
- Funciones de activación
- Diseñando estructuras
Ajustando la red neuronal
- Mini-Batch
- Learning Rate
- Overfitting y Underfitting

Precios en:

USD

362 cursos
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País
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Plan Pro	1108.58 BOB	152721.35 CLP	632657.07 COP	149.90 USD	564.56 PEN	2982.86 MXN	6460.63 UYU	149.90 USD	1203.75 GTQ	78994.42 CRC	9399.83 DOP

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