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Deep Learning con Keras, Theano y Tensorflow
01 - Introducción
Keras, introducción (17:22)
02 - Instalando Keras+Theano
Instalando Keras+Theano (9:27)
03 - Theano introducción
Introducción a Theano (16:14)
04 - Alto rendimiento con AWS
Amazon Web Services (15:29)
05 - Keras introducción al API secuencial
Keras introducción al API secuencial (8:15)
06 - Funciones de activación
Funciones de activación (12:56)
07 - Capas en Keras
Capas en Keras (7:13)
08 - Entrenando el modelo en Keras
Entrenando el modelo en Keras (19:58)
09 - Funciones de pérdida
La familia apply de funciones (10:09)
10 - Overfitting: Ruido blanco y capas Dropout
Overfitting y ruido blanco (9:49)
11 - Ejemplo real: Clasificando vinos
Ejemplo real: clasificando vinos (19:56)
12 - Ejemplo real: Clasificando hongos
Clasificando hongos (20:00)
13 - Ejemplo real: Precios de casas en EEUU
Precios de casas en EEUU (13:30)
14 - Algoritmo de SGD (Stochastic Gradient Descent)
algoritmo SGD (18:20)
15 - Algoritmo de Backpropagation
El algoritmo de back-propagation (19:39)
16 - Clipvalue y tasa de aprendizaje
Clip value y tasa de aprendizaje (13:36)
17 - Optimizadores
Keras incorpora distintos optimizadores (algoritmos para optimizar el gradiente). Dependiendo de la situación, podemos encontrar que uno es mejor que otro (13:20)
18 - Redes conectadas localmente y convoluciones 1D
Redes conectadas localmente y convoluciones 1D (19:46)
19 - Obteniendo los pesos de las capas
Obteniendo los pesos de las capas (7:13)
20 - Trabajando con big data - prediciendo valores de automóviles en Alemania
trabajando con big data (19:56)
21 - El model API: mezclando capas y modelos más complejos
El model API (16:04)
22 - Redes multi output: prediciendo ventas de videojuegos
Prediciendo ventas de videojuegos (19:59)
23 - Scikit-learn y Keras
Scikit-learn y Keras (19:58)
24 - Determinando los parámetros óptimos vía GridSearchCV
GridSearchCV (16:33)
25 - Una clase que mapea imágenes en blanco y negro
Una clase para mapear imágenes en Blanco y Negro (17:01)
26 - Una clase que mapea imágenes a color (3 canales)
Una clase que mapea imágenes a color (5:36)
27 - Introducción a perceptrones multicapas (multilayer perceptron)
Perceptrones multicapa (16:21)
28 - Escribiendo un perceptrón multicapa en Theano puro (parte 1)
Perceptrón multicapa en Theano (19:52)
29 - Escribiendo un perceptrón multicapa en Theano puro (parte 2)
Aqui continuamos con el ejemplo anterior (16:38)
30 - Perceptrones multicapa en Keras
Perceptrones multicapa en Keras (19:46)
31 - Introducción a redes convolucionales
Redes convolucionales (convolutional networks) (3:53)
32 - Convoluciones y max-pooling
Operador max-pooling (19:58)
33 - Prediciendo gestos con la mano
Predecir gestos con la mano (19:50)
34 - Clasificando tornillos y tuercas
Clasificando tuercas y tornillos usando deep learning (15:49)
35 - Clasificando fotos de parques vs una casa
Clasificando fotos de parques vs una casa (16:47)
36 - Redes recurrentes
Redes recurrentes (4:53)
37 - El gradiente que desaparece
Gradientes que desaparecen (17:13)
38 - Redes LSTM - Prediciendo valores de casas en Londres
Ejemplo real de gradientes (19:59)
39 - Prediciendo temperaturas globales
Predecir temperaturas globales (16:12)
40 - Examen final
Test final del curso
Entrenando el modelo en Keras
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