Curso completo de deep learning | Aprendizaje profundo 2021 por Datitos
https://datitos.github.io/curso-aprendizaje-profundo En los últimos cinco años el aprendizaje profundo ha tomado al mundo por sorpresa, impulsando un rápido progreso en campos tan diversos como la visión por computadora, el procesamiento del lenguaje natural, el reconocimiento automático del habla, el aprendizaje por refuerzos y el modelado estadístico. Hemos elegido basar el curso en el libro Dive into Deep Learning, consideramos que ofrece un enfoque práctico, amplio y moderno, incluye matemáticas y código, y sus contenidos son actuales. Este curso representa nuestro intento de hacer que el aprendizaje profundo sea accesible, enseñándote los conceptos, el contexto y el código. Nos propusimos crear un recurso que simultáneamente pudiera: * estar disponible gratuitamente para todes; * ofrecer suficiente profundidad técnica para * proporcionar un punto de partida en el camino de convertirte en unx científicx de datos; * incluir código ejecutable, que muestre cómo resolver problemas en la práctica. El curso está dirigido a estudiantes de grado o posgrado, ingenierxs e investigadores que busquen un conocimiento sólido del aprendizaje profundo.
No requiere registro
Lo que aprenderás
- Comprender los fundamentos del aprendizaje automático
- Implementar algoritmos de clasificación y regresión
- Preparar y limpiar datos para modelos predictivos
- Evaluar y optimizar modelos de machine learning
- Aplicar inteligencia artificial a problemas reales
Descripción del curso
https://datitos.github.io/curso-aprendizaje-profundo En los últimos cinco años el aprendizaje profundo ha tomado al mundo por sorpresa, impulsando un rápido progreso en campos tan diversos como la visión por computadora, el procesamiento del lenguaje natural, el reconocimiento automático del habla, el aprendizaje por refuerzos y el modelado estadístico. Hemos elegido basar el curso en el libro Dive into Deep Learning, consideramos que ofrece un enfoque práctico, amplio y moderno, incluye matemáticas y código, y sus contenidos son actuales. Este curso representa nuestro intento de hacer que el aprendizaje profundo sea accesible, enseñándote los conceptos, el contexto y el código. Nos propusimos crear un recurso que simultáneamente pudiera: * estar disponible gratuitamente para todes; * ofrecer suficiente profundidad técnica para * proporcionar un punto de partida en el camino de convertirte en unx científicx de datos; * incluir código ejecutable, que muestre cómo resolver problemas en la práctica. El curso está dirigido a estudiantes de grado o posgrado, ingenierxs e investigadores que busquen un conocimiento sólido del aprendizaje profundo.
Contenido del curso (24 lecciones)
¿Qué es el Deep Learning? ¿Para qué sirve? | Clase 1 | Curso Aprendizaje Profundo 2021
¿Qué tengo que saber de Matemáticas y de Programación? | Clase 2 | Curso Aprendizaje Profundo 2021
Redes Neuronales de una capa: Regresión Lineal y Softmax | Clase 3 | Curso Aprendizaje Profundo 2021
Redes Neuronales Profundas y Back-Propagation | Clase 4 | Curso Aprendizaje Profundo 2021
PyTorch: Personaliza tu Red Neuronal y Entrena con GPU | Clase 5 | Curso Aprendizaje Profundo 2021
Underfitting y Overfitting: Selección del Mejor Modelo | Clase 6 | Curso Aprendizaje Profundo 2021
Algoritmos de Optimización: Mejoras al Descenso por Gradiente | Clase 7 | Aprendizaje Profundo 2021
Redes Convolucionales (CNNs): Deep Learning en Imágenes | Clase 8 | Curso Aprendizaje Profundo 2021
ImageNet y las CNN Modernas: AlexNet, GoogleNet y ResNet | Clase 9 | Curso Aprendizaje Profundo 2021
Transfer Learning y Reutilización de las Features Aprendidas | Clase 10 | Aprendizaje Profundo 2021
Detección de Objetos con Deep Learning : R-CNN, SSD y YOLO | Clase 11 | Aprendizaje Profundo 2021
CNNs con Upsampling: Segmentación Semántica y GANs | Clase 12 | Curso Aprendizaje Profundo 2021
Redes Recurrentes (RNNs): Deep Learning para Lenguaje Natural | Clase 13 | Aprendizaje Profundo 2021
Redes Recurrentes Modernas: LSTM, GRU y RNNs Bidireccionales | Clase 14 | Aprendizaje Profundo 2021
Embeddings: Word2Vec, GloVe y fastText | Clase 15 | Curso Aprendizaje Profundo 2021
RNN para NLP: Análisis de Sentimiento y Traducción Automática | Clase 16 | Aprendizaje Profundo 2021
Mecanismos de Atención: Queries, Keys y Values | Clase 17 | Curso Aprendizaje Profundo 2021
RNNs con Atención: Bahdanau, Multiples Cabezales y AutoAtención |Clase 18| Aprendizaje Profundo 2021
Transformers: Redes Sin Recurrencias, Sólamente Atención | Clase 19| Curso Aprendizaje Profundo 2021
BERT: Transformers con Embeddings Sensibles al Contexto | Clase 20 | Curso Aprendizaje Profundo 2021
Valoraciones del curso
Sé el primero en valorar este curso
Inicia sesión para valorar este curso y ayudar a otros estudiantes.
Iniciar sesión