Este curso completo sobre ‘Inteligencia artificial’ cubre todos los conceptos básicos de los modelos basados en redes neuronales. 

Obtenga una comprensión conceptual de los mecanismos de aprendizaje como la necesidad y el historial de redes neuronales, gradiente, propagación hacia adelante, funciones de pérdida y su implementación mediante bibliotecas de Python. 

Aprenda algunos conceptos esenciales relacionados con las redes neuronales profundas que también funcionan con la poderosa biblioteca Tensorflow de Google que viene con Keras prediseñado. Se cubriran todos los aspectos teóricos y prácticos de esta asignatura en profundidad. 

Sumérjase más en las matemáticas detrás de cada concepto para comprender sus detalles. 

Concluiremos con un modelo de red neuronal para la clasificación utilizando el conjunto de datos MNIST. Aprenda su aplicación en problemas comerciales o de la vida real en otros dominios.

Habilidades cubiertas

• ✔️Perceptrón
• ✔️ANA
• ✔️Degradado
• ✔️Retropropagación
• ✔️Funciones de activación
• ✔️Función Softmax

Puedes cursar este curso de manera gratuita y acceder a su contenido de video y recursos. Al finalizar si deseas adquirir un certificado deberás pagarlo.

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