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Deep Learning con Keras, Theano y Tensorflow

  01 - Introducción
  02 - Instalando Keras+Theano
  03 - Theano introducción
  04 - Alto rendimiento con AWS
  05 - Keras introducción al API secuencial
  06 - Funciones de activación
  07 - Capas en Keras
  08 - Entrenando el modelo en Keras
  09 - Funciones de pérdida
  10 - Overfitting: Ruido blanco y capas Dropout
  11 - Ejemplo real: Clasificando vinos
  12 - Ejemplo real: Clasificando hongos
  13 - Ejemplo real: Precios de casas en EEUU
  14 - Algoritmo de SGD (Stochastic Gradient Descent)
  15 - Algoritmo de Backpropagation
  16 - Clipvalue y tasa de aprendizaje
  17 - Optimizadores
  18 - Redes conectadas localmente y convoluciones 1D
  19 - Obteniendo los pesos de las capas
  20 - Trabajando con big data - prediciendo valores de automóviles en Alemania
  21 - El model API: mezclando capas y modelos más complejos
  22 - Redes multi output: prediciendo ventas de videojuegos
  23 - Scikit-learn y Keras
  24 - Determinando los parámetros óptimos vía GridSearchCV
  25 - Una clase que mapea imágenes en blanco y negro
  26 - Una clase que mapea imágenes a color (3 canales)
  27 - Introducción a perceptrones multicapas (multilayer perceptron)
  28 - Escribiendo un perceptrón multicapa en Theano puro (parte 1)
  29 - Escribiendo un perceptrón multicapa en Theano puro (parte 2)
  30 - Perceptrones multicapa en Keras
  31 - Introducción a redes convolucionales
  32 - Convoluciones y max-pooling
  33 - Prediciendo gestos con la mano
  34 - Clasificando tornillos y tuercas
  35 - Clasificando fotos de parques vs una casa
  36 - Redes recurrentes
  37 - El gradiente que desaparece
  38 - Redes LSTM - Prediciendo valores de casas en Londres
  39 - Prediciendo temperaturas globales
  40 - Examen final

  Entrenando el modelo en Keras

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