Curso de Redes Neuronales y Backpropagation (Mega-Torrent)

Curso de Redes Neuronales y Backpropagation (Mega-Torrent)

 Redes Neuronales y Backpropagation
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
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