Que es el DEEP LEARNING? ¿Que son las Redes Neuronales? |Que ESTUDIAR para saber DEEP LEARNING y MAS

Es un honor encontrarte de nuevo por aqui. Aprendamos juntos y construyamos algo muy grande.

Instagram ✅   / richardzone_dc  

Videos de apoyo:
🤖 Roadmap Machine Learning:    • Ruta de aprendizaje para MACHINE LEAR...  
🗿 Asi aprende un maquina:    • Asi aprende una Algoritmo | Tipos de ...  

Temario Deep Learning 🤖

Tipos de aprendizaje: (Video Próximamente)
Supervisado
No Supervisado
Por Refuerzo
Algebra, Calculo, Estadística y Probabilidad.📊
ALGEBRA LINEAL:
Vectores y matrices.
Operaciones vectoriales y matriciales.
CALCULO
Derivadas e integrales.
Gradientes y optimización.
Estadistica
Medidas de tendencia central y dispersión.
Distribuciones de probabilidad.
**Redes neuronales artificiales**:
Estructura y funcionamiento de las neuronas artificiales.
Arquitecturas de redes neuronales feedforward.
Funciones de activación, capas ocultas, y regularización.
*Redes Neuronal Convolucionales*
*Redes Neuronal Recurrentes*
*Redes Neuronal Transformer*
*GAN*
**Frameworks y bibliotecas de deep learning**:
TensorFlow, PyTorch, Keras, y otras herramientas populares.
Instalación, configuración y uso de estas herramientas para desarrollar modelos de deep learning.
**Entrenamiento de modelos**:
Selección de hiperparámetros y técnicas de búsqueda.
Regularización y prevención del sobreajuste.
Monitoreo y ajuste del rendimiento del modelo durante el entrenamiento.
**Aplicaciones y casos de estudio**:
Visión por computadora: reconocimiento de objetos, segmentación de imágenes.
Procesamiento del lenguaje natural: clasificación de texto, generación de texto, traducción automática.
Generación de contenido creativo: música, arte, texto.
**Ética y consideraciones prácticas**:
Responsabilidad y sesgos en los modelos de deep learning.
Practicar. 🦾
Kaggle: https://www.kaggle.com/
Cursos Coursera: https://www.coursera.org/specializati...
Trabajar en proyectos prácticos para aplicar lo aprendido.

0:00 Inicio
0:54 Que es el Deep Learning
3:40 Campos de Desarrollo
3:45 Visión Por Computadora
4:22 Generación de Contenido
4:45 Procesamiento del Lenguaje Natural
5:11 Reconocimiento de Voz
5:26 Robotica
6:28 Redes Neuronales
7:00 Red Neuronal FeedFoward
7:38 Red Neuronal Recurrente (RNN)
8:38 Red Neuronal Transformer (Breve Explicación)
9:18 Red Neuronal Convolucionales (CNN)
10:03 Redes Generativas Antagónicas (GAN)
11:01 Roadmap Deep Learning
11:45 Tipos de Aprendizaje
12:07 Álgebra, Calculo y Estadistica
12:35 Profundizar en Redes Neuronales
12:50 Frameworks Pytorch, Keras y Tensorflow
13:06 Limpieza y preparacion de datos (Data Cleaning)
13:24 Especializaciones
13:54 Etica
14:29 Final

Instagram ✅   / richardzone_dc  

Sigueme.!! Un abrazo muy fuerte. Te amo. 😊