Deep Learning - Redes Neuronales con Python

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Deep Learning con Python Analisis con inteligencia artificial Agregar valor a cualquier empresa Hacer predicciones correctas Usar Deep learning para bienes propios A quién va dirigido Cualquiera interesado en Deep Learning Estudiantes que desean empezar en el mundo de Deep Learning Cualquiera que quiera profundizar su conocimiento de modelos de deep learning Cualquier persona que no sea buena en codigo pero igual quiera aplicar modelos de Deep Learning Cualquier persona que desea ser cientifico de datos Cualquiera que desee agregar valor a su empresa Requisitos Matematicas de escuela Temario completo de este curso Contenido del curso Python.org Anaconda.org Comandos Basicos de CMD Corriendo Codigo Python Github Descargar Sets de Datos Variables Tipos de Variables Usando Variables Operadores Ciclo "While" Ciclo "For" Declaracion "IF" Indentacion de Codigo Python Listas Usando [] Slicing Tuplas Funciones Paquetes Numpy y Matrices Intro PreProcesamiento de Datos Descarga el Set de Datos Importando Librerias / Paquetes Importando Datos a Spyder Datos Faltantes Datos Categoricos Separando Datos en Set de Entrenamiento y Prueba Escalado de Caracteristicas Plantilla Pre-Procesamiento de Datos Que es Deep Learning Anaconda.org Ambiente de Desarrollo Spyder Intro Redes Neuronales Artificiales La Neurona Funcion de Activacion Como funcionan las redes neuronales Como aprenden las redes neuronales Descenso de gradiente Descenso de gradiente estocastica Retro-Propagacion Introduccion RNA Paso 1 Paso 2 Paso 3 Paso 4 Paso 5 Paso 6 Paso 7 Paso 8 Paso 9 Paso 10 Usando Red Neuronal Redes Convolucionales Paso 1: Operacion de Convolucion Paso 1.5: Funcion ReLU Paso 2: Agrupacion Paso 3: Aplanamiento Paso 4: Conexion Completa Funcion Softmax y Entropia Cruzada Resumen Introduccion RNC Paso 1 Paso 2 Paso 3 Paso 4 Paso 5 Limpiando Codigo Paso 6 Paso 7 Paso 8 Paso 9 Usando RNC Redes Neuronales Recurrentes Problema del Gradiente de Fuga LSTM Paso 1 Paso 2 Paso 3 Paso 4 Paso 5 Paso 6 Paso 7 Paso 8 Paso 9 Paso 10 Paso 11 Paso 12 Paso 13 Paso 14 más
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