Curso de Redes Neuronales y Backpropagation (Mega-Torrent)

06/02/2019

Diseña redes neuronales desde la matemática y el método Backpropagation. La retropropagación es el método de cálculo de errores más usado en Machine Learning. Escribirás el código de una red neuronal que identifique patrones y los recuerde con este curso.

Con este curso podrás:

Medir errores de predicción
Actualizar los pesos de una red neuronal
Entender cómo funciona el aprendizaje supervisado

Temario del curso de Redes Neuronales

Retropropagación: Visión general

Cómo funciona el aprendizaje supervisado en una Red Neuronal
Un LEGO a la vez: Explicando las matemáticas de cómo aprenden las Redes Neuronales

Evaluación de errores

Función de costo, supuestos y probabilidad
Un Ejemplo Concreto: Aprendiendo la Función XOR

Optimización matemática

Cuál es el algoritmo de retropropagación
Actualizar los pesos de la red neuronal utilizando gradientes
Propagación hacia atrás
Demo: aprendiendo a separar clases
Implementación y ejemplos de redes neuronales funcionando

Formato: .MP4
Resolución: 1920x1080p
Tamaño: 364 MB
Idioma: Español
Formadores: Omar Florez
Contenido: 3 Módulos
Duración: X:xx horas
Materiales: Incluidos
Fecha de publicación: 2018
Empresa: Platzi

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