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Aprender Machine Learning de Cero a cien con Python

Creación de Redes Neuonales , Técnicas de Aprendizaje Supervisado y No Supervisado, Aprendizaje Reforzado

49 lectures
6.6 hours
Language - Español
Last updated - May 2020
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What You’ll Learn

Programación en Python
Construcción de Redes Neuronales
Técnicas más comunes en Aprendizaje Supervisado
Librerías mas comunes en Machine Learning: TensorFlow Sckit Learn y Keras
Resolver problemas de Machine Learning desde Cero
Usar Python para resolver problemas de Machine Learning

Included Content

  • Introducción al Machine Learning
    4 lectures
    26:37
    • Introducción
      06:09
    • Aprendizaje Supersivado, No supervisado y Reforzado
      06:44
    • ¿Que es Scikit Learn?
      08:21
    • Google Colab
      05:23
  • Programación en Python
    10 lectures
    56:52
    • Variables
      03:38
    • Métodos comunes en Strings
      08:16
    • Condicionales
      04:54
    • Bucles
      08:50
    • Funciones
      03:00
    • Funciones Recursivas
      03:00
    • Clases
      07:25
    • Uso de Try-Except
      05:27
    • Listas en Python
      06:39
    • Lectura y Escritura de Archivos
      05:43
  • Creación de un Modelo de Aprendizaje supervisado
    6 lectures
    40:54
    • ¿Como se crea un Modelo de Machine Learning
      04:10
    • Recolección de datos
      05:44
    • Preparación y Limpieza de datos
      04:55
    • Reducir la dimensionalidad
      10:40
    • Problemas Comunes Aprendizaje
      05:07
    • Validación del Modelo
      10:18
  • Aprendizaje Supervisado
    6 lectures
    56:28
    • ¿Que es el Aprendizaje Supervisado?
      08:00
    • Ejemplo de Regresión
      20:44
    • Perceptron
      05:53
    • Ejemplo Práctico Perceptron I
      07:21
    • Ejemplo Práctico Percpetron II
      05:54
    • Ejemplo Práctico Perceptron III
      08:36
  • Aprendizaje No supervisado
    5 lectures
    56:16
    • ¿Que es el Aprendizaje No supervisado?
      03:34
    • K-Means
      12:43
    • Ejemplo K-Means
      11:36
    • GMN(Gaussian Mixture Model)
      15:07
    • Ejemplo GMN
      13:16
  • Redes Neuronales
    8 lectures
    01:14:17
    • ¿Que son la redes Neuronales?
      05:30
    • ¿Como Aprende un Red?
      12:18
    • Funciones de Activación
      04:42
    • Conceptos Básicos
      11:41
    • Ejemplo de Clasificación usando redes neuronales
      13:27
    • Entrenamiento de una red neuronal
      08:55
    • Creación de una Red neuronal con TensorFlow
      12:10
    • Creación de una red Neuronal con Scikit Learn y Keras
      05:34
  • Aprendizaje Reforzado
    7 lectures
    55:36
    • Introducción al Aprendizaje Reforzado
      03:15
    • Ejemplo Aprendizaje Reforzado
      09:11
    • Función Valor: Caso Determinístico
      10:43
    • Valor Estado:Caso estocastico
      05:58
    • Introducción al Q-Learning
      06:25
    • Ejemplo Práctico Aprendizaje Reforzado
      09:11
    • Ejemplo Práctico Aprendizaje Reforzado II
      10:53
  • Deep Leaning en Redes Neuronales
    3 lectures
    27:51
    • Introducción a las redes neuronales convolucionales
      07:35
    • Tratamiento de Imágenes en Color
      05:12
    • Ejemplo Reconocimiento de digitos
      15:04

Description

¿Que es Machine Learning? ¿Por que se habla tanto de Inteligencia Artificial ¿ Como podemos programar a las máquinas?

 

En este curso te vamos a explicar los conceptos más importante que debemos conocer sobre el Machine Learning de una forma práctica y divertida. Iremos avanzando poco a poco desde conceptos sencillos a aspectos más complejos, para que seas capaz de aprender de una forma fácil e intuitiva.

El curso está pensando para que puedas aprender desde cero, sin necesidad de tener conocimientos previos sobre este mundo.

El curso está estructurado de la siguiente forma:

  • Programación Básica en Python, donde veremos  los aspectos básicos que debes manejar en Python para realizar el curso

  • Introducción al Machine Learning. En esta sección de Introducción comprenderás por que es importante conocer esta tecnología que este revolucionando el mundo y veremos ejemplos de aplicación

  • ¿Como se construye un modelo de Machine Learning? Verás paso a paso lo que se necesita para que puedas crear tus Algoritmos de Machine Learning

  • Aprendizaje Supervisado, estudiaremos que es, como podemos usarlo e implementaremos un ejemplo desde cero usando Python

  • Aprendizaje No Supervisado Veremos algunos de los métodos mas empleados e implementaremos algunos ejemplos haciendo uso de librerías populares como Scikit Learn

  • Redes Neuronales. En este modulo explicaremos que son las redes neuronales y como podemos implementarlas haciendo uso de librería populares como : TensorFlow ,Keras y Scikit Learn. Veremos además un ejemplo real de como solucionar un problema de clasificación en el sector de la moda, aplicando redes neuronales con TensorFlow.

  • Aprendizaje Reforzado, Introduciremos los conceptos básicos y veremos un ejemplo sencillo usando Grafos.

  • Deep Learning, Veremos una introducción básica a que es Deep Learning e implementaremos nuestro primer ejemplo usando haciendo uso de redes neuronales convolucionales.

 

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About the tutor

avatar Kevin Meneses González Ingeniero Electrónico Especializado en BigData Y Machine Learning
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