Diplomado en Inteligencia Artificial

Módulo I - Aprendizaje Profundo
Parte 1: aprendizaje profundo I
• Redes neuronales convolucionales.
• Arquitecturas de redes convolucionales.
• Ambientes de trabajo de dominio público para implementación de modelos de aprendizaje profundo.
• Redes neuronales recurrentes.
• Modelos de secuencia a secuencia.
• Mecanismos de atención.

Parte 2: aprendizaje profundo II (Iniciamos por esta parte por ser temas básicos)
• Funciones de activación.
• Funciones de pérdida y regularización en aprendizaje profundo.
• Grafos de cómputo.
• Algoritmos de optimización para entrenar modelos de aprendizaje
profundo.
• Herramientas de entrenamiento: learning rate, dropout, batch-normalization, inicialización de parámetros.
• Refinamiento de modelos, transferencia de conocimiento y data augmentation.
• Tareas auxiliares.

Materiales de esta clase:
https://drive.google.com/drive/folders/1XRZtC4X3fPHGoNs7VzxjIHADBViIQWQ1?usp=sharing

Anima a tus amigos a ser miembro del canal.
https://www.youtube.com/channel/UChx-m6THK-W8xMdAzoh2w9g/join