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Inteligencia Artificial con Python - Paso a Paso

Crea Redes Neuronales, Robots de Trading y Web Apps con Inteligencia Artificial.

Inteligencia Artificial con Python - Paso a Paso
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Carrera de Inteligencia Artificial
Este curso forma parte de la carrera

Inteligencia Artificial

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Descripción del curso

Bienvenido al Curso de Inteligencia Artificial con Python - Paso a Paso.

A través del curso, implementará varios tipos de redes neuronales:

- Red neuronal completamente conectada

- Red neuronal convolutiva

- Red neuronal recurrente

Al final de esta parte, aprenderá y construirá su propia aplicación de Aprendizaje de Transferencia (Crearemos una red neuronal usando la Red Neuronal de Google) que logra resultados de estado del arte (SOTA) en el conjunto de datos de Perros vs. Gatos.

De una manera muy fácil, aprenderá y creará su propia API de clasificación de imágenes que puede soportar millones de solicitudes por día!

Hoy en día es cada vez más popular tener un modelo de Aprendizaje Profundo dentro de una aplicación Android o iOS, pero las redes neuronales requieren mucha potencia y recursos!

Ahí es donde la biblioteca de TensorFlow Lite entra en juego. Aprenderás a optimizar y convertir cualquier red neuronal para que sea adecuada para un dispositivo móvil.

Contenido del curso

Introduccion

10:27
  • Que aprenderas01:09AVANCE
  • Descargar Sets de Datos00:32AVANCE
  • Ambiente de Desarrollo08:46

Redes Neuronales - Introduccion

23:43
  • Introduccion a Redes Neuronales01:24AVANCE
  • La Neurona03:18
  • Funcion de Activacion04:02
  • Como funcionana las redes neuronales01:58
  • Como aprenden las redes neuronales05:50
  • Descenso de Gradiente02:36
  • Descenso de Gradiente Estocastica01:43
  • Retro-Propagacion02:52

Red Neuronal Artificial en Python

35:47
  • Introduccion Caso Estudios03:17
  • Instalando Paquetes Necesarios02:23
  • Importando paquetes05:41
  • Pre-Procesamiento de Datos04:45
  • Armandoo Modelo08:14
  • Compilando Red Neuronal02:10
  • Entrenando Red Neuronal01:39
  • Evaluando Red Neuronal01:20
  • Mejorando Red Neuronal06:18

Redes Neuronales Convolucionales - Teoria

17:20
  • Redes Convolucionales03:49
  • Paso 1: Operacion de Convolucion02:41
  • Paso 1.5: Funcion ReLU01:05
  • Paso 2: Agrupacion03:10
  • Paso 3: Aplanamiento00:48
  • Paso 4: Conexion Completa03:11
  • Funcion Softmax y Entropia Cruzada01:38
  • Resumen00:58

Red Neuronal Convolucional en Python

27:04
  • Importando Paquetes03:53
  • Pre-Procesamiento de Datos06:59
  • Creando Red Neuronal Convolucional10:23
  • Compilando RNC02:36
  • Evaluando RNC02:27
  • Mejorando RNC00:46

Redes Neuronales Recurrentes - Teoria

12:33
  • Redes Neuronales Recurrentes04:30
  • Problema del Gradiente de Fuga02:41
  • Capa LSTM05:22

Red Neuronal Recurrente con Python

20:53
  • Importando Paquetes01:19
  • Pre-Procesamiento de Datos06:36
  • Creando RNR06:40
  • Compilar RNR03:24
  • Entrenamiento y Evaluado02:54

Transfer Learning (Aprendizaje de Transferencia)

53:04
  • Que es Transfer Learning03:24
  • Aprendizaje de Transferencia y Afinamiento05:59
  • Intro Caso de Estudios03:11
  • Descargando Set de Datos10:38
  • Entrenando Modelo03:52
  • Congelar Modelo Base00:57
  • Creando Cabeza05:30
  • Definir Modelo01:44
  • Compilado01:34
  • Procesamiento de Imagenes05:47
  • Entrenando03:39
  • Evaluando00:55
  • Afinamiento02:58
  • Compilado00:35
  • Afinamiento y Entrenado00:55
  • Evaluado Final01:26

Aprendizaje Profundo Reforzado

35:10
  • Ecuacion Bellmann07:20
  • Proceso de Decision de Markov07:01
  • Q Learning04:58
  • Diferencia Temporal03:45
  • Deep Q Learning02:59
  • Toma de Acciones con Deep Q Learning01:19
  • Repeticion de Experiencia05:11
  • Seleccion de Politicas de Accion02:37

Robot de Trading con Inteligencia Artificial

54:34
  • Introduccion Caso de Estudios00:15
  • Preparando Ambiente03:55
  • Implementando Robot05:17
  • Algoritmo del Robot05:14
  • Definiendo Acciones del Agente02:56
  • Funcion de Trading Personalizado07:37
  • Funciones de Ayuda06:26
  • Prediccion de Precios con Robot08:26
  • Cargando Stocks al Robot00:35
  • Entrenando Robot de Trading con Inteligencia Artificial13:53

Web App con Flask e Inteligencia Artificial

24:15
  • Introduccion07:03
  • Importando Dependencias02:17
  • Cargando Estructura del Web App03:56
  • Iniciando App de Flask00:50
  • Funcion de Clasificacion para API06:00
  • Iniciando Servidor de Flask01:09
  • Haciendo Prediccion en HTTP03:00

Inteligencia Artificial en Celulares

16:42
  • Introduccion a TFLite00:29
  • Importando Paquetes01:22
  • Pre-Procesamiento de Datos00:49
  • Normalizacion00:47
  • Reformado01:09
  • Definicion del Modelo00:25
  • Armando Capas de Red Neuronal02:42
  • Compilado01:11
  • Entrenando00:48
  • Guardando Pesos de Red Neuronal02:06
  • Conversion a TFLite01:08
  • Preparando Modelo para Celulares03:46

Entrenamiento Distribuido

16:14
  • Que es Entrenamiento Distribuido02:59
  • Procesamiento de Datos02:01
  • Normalizacion de Imagenes01:22
  • Entrenamiento Distribuido02:57
  • Definiendo Estrategia del Entrenamiento Distribuido01:05
  • Creando Red con Entrenamiento Distribuido00:58
  • Midiendo Diferencias en Tiempos de Entrenamiento04:52

Tensorflow GPU

04:15
  • Tensorflow GPU con CUDA04:15

Valoraciones

4.8/5
15 Valoraciones
  • 5 ESTRELLAS
    80%
  • 4 ESTRELLAS
    20%
  • 3 ESTRELLAS
    0%
  • 2 ESTRELLAS
    0%
  • 1 ESTRELLAS
    0%
  • DANIEL MINGUEZ MACIAS
    DANIEL
      MINGUEZ MACIAS
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  • CHRISTIAN GUERRERO HUAMÁN
    CHRISTIAN
      GUERRERO HUAMÁN
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  • Julio Diego Juan
    Julio
      Diego Juan
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    Excelente

  • Carlos Fernando Cantoral Vega
    Carlos Fernando
      Cantoral Vega
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  • Juan Gómez
    Juan
      Gómez
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  • Jhonatan Caraballo Caraballo
    Jhonatan
      Caraballo Caraballo
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  • Gustavo Barcasnegras Diaz
    Gustavo
      Barcasnegras Diaz
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  • Javier P
    Javier
      P
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  • David González Maurín
    David
      González Maurín
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  • victor diaz
    victor
      diaz
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  • Balbino Sobreviela
    Balbino
      Sobreviela
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    Muy bueno ademas de mucha simplicidad a la hora de aprender conceptos que de normal resultan complejos

  • Griselda Argentina Blanco
    Griselda Argentina
      Blanco
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  • Javier Llaneza Llaneza
    Javier
      Llaneza Llaneza
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  • Javier Giménez Campos
    Javier
      Giménez Campos
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  • julian riveros patino
    julian
      riveros patino
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