Masterclass en Inteligencia Artificial
- Descripción
- Currículum
- Reseñas
Hoy, te traemos el rey de nuestros cursos de Inteligencia artificial:
Masterclass en Inteligencia Artificial
¿Te entusiasma la Inteligencia Artificial? ¿Quieres aprender a construir el modelo de IA más poderoso desarrollado hasta ahora e incluso jugar contra él a ver quien gana? Suena tentador, ¿verdad?
Entonces el curso “Masterclass en Inteligencia Artificial” es la elección perfecta para ti. Esta caja de herramientas de IA es todo lo que necesitas para entender IA con facilidad. Obtendrás más de 10 horas de guía paso a paso y el mapa de ruta completo que te ayudará a construir tu propio modelo híbrido de IA desde cero.
En este curso, te enseñaremos cómo desarrollar el más poderoso modelo de inteligencia artificial basado en los modelos más robustos de todos: Sistemas Híbridos de Inteligencia. Hasta ahora, este modelo ha demostrado ser el mejor estado del arte de la IA jamás creado, superando a sus predecesores en todas las competiciones de IA con puntuaciones increíblemente altas.
Este modelo híbrido se llama acertadamente el Modelo del Mundo Completo, y combina todos los modelos de última generación de las diferentes ramas de la IA, incluyendo Deep Learning, Aprendizaje por Refuerzo Profundo, Políticas de Gradiente, e incluso, la NeuroEvolución Profunda.
Al inscribirte en este curso tendrás la oportunidad de aprender a combinar estos modelos para lograr el mejor rendimiento del sistema de inteligencia artificial:
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Redes neuronales artificiales completamente conectadas.
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Redes neuronales convolucionales.
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Redes neuronales recurrentes.
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Autocodificadores Variacionales.
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Redes de Densidad Mixta.
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Algoritmos genéticos.
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Estrategias de evolución.
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Estrategia de Adaptación de la Matriz de Covarianza (CMA-ES).
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Política de Gradientes de exploración de parámetros.
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Entre de muchos otros modelos.
Esto no se trata de un simple curso de inteligencia artificial, sino de un paquete que combina un curso y un pack de herramientas de los modelos más poderosos de la IA. Podrás descargar este kit de herramientas y usarlo para construir sistemas inteligentes híbridos. Los modelos híbridos se están convirtiendo en los ganadores de la competición en el marco de la IA, así que ya es hora de que aprendas a manejarlos.
Además, también te daremos las implementaciones completas en los dos Frameworks de la IA: TensorFlow y Keras. Así que siempre que quieras construir una IA para una aplicación específica, puedes simplemente tomar los modelos que necesites en el kit de herramientas, ¡y reutilizarlos para diferentes proyectos!
No esperes más para unirte a nosotros en este viaje épico para dominar el futuro de la IA – los modelos híbridos de IA.
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1Introducción, Estructura del curso y DemoVideo lesson
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2Acerca de las valoraciones del curso en UdemyVideo lesson
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3BONUS: Las rutas de AprendizajeText lesson
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4Tus tres mejores recursos disponiblesVideo lesson
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5Descarga los recursos desde aquíText lesson
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6Conoce a tus instructores onlineText lesson
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7Bienvenido a la Parte 1 - Redes Neuronales artificialesText lesson
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8Plan de AtaqueVideo lesson
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9La neuronaVideo lesson
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10La función de activaciónVideo lesson
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11¿Cómo funcionan las redes neuronales?Video lesson
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12¿Cómo aprenden las redes neuronales?Video lesson
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13Gradiente DescendenteVideo lesson
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14Gradiente Descendente EstocásticoVideo lesson
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15Propagación hacia atrásVideo lesson
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16Bienvenido a la Parte 2 - Redes Neuronales ConvolucionalesText lesson
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17Plan de AtaqueVideo lesson
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18¿Qué son las redes neuronales convolucionales?Video lesson
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19Paso 1 - La operación de convoluciónVideo lesson
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20Paso 1b - La capa ReLUVideo lesson
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21Paso 2 - PoolingVideo lesson
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22Paso 3 - AplanamientoVideo lesson
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23Paso 4 - Red neuronal totalmente conectadaVideo lesson
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24El resumen finalVideo lesson
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25Extra: Softmax y Entropía CruzadaVideo lesson
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26Bienvenido a la parte 3 - Auto EncodersText lesson
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27Plan de AtaqueVideo lesson
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28¿Qué son los Auto Encoders?Video lesson
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29Acerca del término de biasVideo lesson
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30Entrenar el Auto EncoderVideo lesson
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31Capas ocultas sobre completadasVideo lesson
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32Sparse Auto EncodersVideo lesson
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33Denoising Auto EncodersVideo lesson
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34Contractive Auto EncodersVideo lesson
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35Stacked Auto EncodersVideo lesson
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36Deep Auto EncodersVideo lesson
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41Bienvenido a la Parte 5 - Implementación de la CNN-VAEText lesson
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42Introducción al Paso 5Video lesson
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43Inicialización de parámetros y variables de la clase CNN-VAEVideo lesson
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44Construir la parte de Codificador del VAEVideo lesson
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45Construir la parte 'V' del VAEVideo lesson
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46Construir la parte del Descodificador del VAEVideo lesson
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47Implementación de la operación de entrenamientoVideo lesson
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48Código al completo de la secciónText lesson
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49Implementación en KerasText lesson
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50Bienvenido a la Parte 6 - Redes Neuronales RecurrentesText lesson
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51Plan de AtaqueVideo lesson
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52¿Qué son las redes neuronales recurrentes?Video lesson
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53El problema del Gradiente DesvanecienteVideo lesson
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54LSTMsVideo lesson
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55Idea práctica del LSTMVideo lesson
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56Variantes del LSTMVideo lesson
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61Bienvenido a la Parte 8 - Implementación de las MDN-RNNText lesson
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62Inicialización de las variables y parámetros de la clase MDN-RNNVideo lesson
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63Creación de la RNN - Cómo juntar los parámetros de la redVideo lesson
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64Creación de la RNN - Creación de la capa LSTM con DropoutVideo lesson
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65Creación de la RNN - Creación de la entrada, target y salida de la RNNVideo lesson
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66Creación de la RNN - Obtención de la salida determinista de la RNNVideo lesson
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67Creación de la MDN - Creación de la capa de entrada, oculta y salida de la MDNVideo lesson
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68Creación de la MDN - Obtención de los parámetros de la MDNVideo lesson
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69Implementación de la operación de entrenamiento (Parte 1)Video lesson
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70Implementación de la operación de entrenamiento (Parte 2)Video lesson
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71Código Completo de la SecciónText lesson
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72Implementación en KerasText lesson
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77Bienvenidos a la Parte 10 - Neuroevolución profundaText lesson
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78Neuroevolución profundaVideo lesson
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79Estrategias EvolutivasVideo lesson
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80Algoritmos genéticosVideo lesson
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81Estrategia Evolutiva de la Matriz de Covarianzas Adaptativas (CMA-ES)Video lesson
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82Políticas de Gradiente de exploración de parámetros (PEPG)Video lesson
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83Estrategia Evolutiva de OpenAIVideo lesson
