Introducción al Deep Learning con Python

Descripción

En los últimos años, dentro de la disciplina del aprendizaje automático, una familia de modelos ha cobrado notoria importancia debido a su rendimiento y utilidad: los modelos "profundos" o Deep Learning. Este curso presenta una introducción a estos modelos.

Objetivos

- Conocer los elementos básicos que forman las arquitecturas del Deep Learning. - Adquirir una idea general sobre los modelos más populares. - Familiarizarse con el uso de estos modelos para clasificación y regresión. - Conocer las ventajas e inconvenientes.

Contenidos

ué es una red neuronal? 2. Componentes y operaciones básicas. 3. Introducción a Pytorch. 4. Redes neuronales para clasificación. 5. Redes neuronales para regresión. 6. Recursos bibliográficos y computacionales. **Se recomienda tener conocimientos básicos de programación en Phyton

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