Curso de Redes Neuronales y Backpropagation ‚Äď Omar Florez

En este “Curso de Redes Neuronales y Backpropagation” aprender√°s a dise√Īar redes neuronales desde la matem√°tica y el m√©todo Backpropagation.

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¬ŅQu√© es el Curso de Redes Neuronales y Backpropagation?

En este "Curso de Redes Neuronales y Backpropagation" aprender√°s a dise√Īar redes neuronales desde la matem√°tica y el m√©todo Backpropagation. La retropropagaci√≥n es el m√©todo de c√°lculo de errores m√°s usado en Machine Learning. Escribir√°s el c√≥digo de una red neuronal que identifique patrones y los recuerde.

¬ŅQu√© aprender√°s del curso?

Estos son los módulos que aprenderás durante el curso:

  • Retropropagaci√≥n: Visi√≥n general
    1) Cómo funciona el aprendizaje supervisado en una Red Neuronal.
    2) Un LEGO a la vez: Explicando las matemáticas de cómo aprenden las Redes Neuronales.
  • Evaluaci√≥n de errores
    3) Función de costo, supuestos y probabilidad.
    4) Un Ejemplo Concreto: Aprendiendo la Función XOR.
  • Optimizaci√≥n matem√°tica
    5) Cuál es el algoritmo de retropropagación.
    6) Actualizar los pesos de la red neuronal utilizando gradientes.
    7) Propagación hacia atrás.
    8) Demo: aprendiendo a separar clases.
    9) Implementación y ejemplos de redes neuronales funcionando.

¬ŅA quien va dirigido el Curso de Redes Neuronales y Backpropagation?

Este curso es para cualquier persona que quiera instruirse en el método Backpropagation con el fin de buscar la manera de desarrollar un código de una red neuronal que identifique patrones y los recuerde.

No necesitas ninguna experiencia previa para inscribirte en este curso.

Ademas, este programa te ofrece un certificado que demuestra el logro que desarrollaste al finalizar este curso.

Certificado del Curso de Redes Neuronales y Backpropagation

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    3) Función de costo, supuestos y probabilidad.
    4) Un Ejemplo Concreto: Aprendiendo la Función XOR.
  • Optimizaci√≥n matem√°tica
    5) Cuál es el algoritmo de retropropagación.
    6) Actualizar los pesos de la red neuronal utilizando gradientes.
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