APRENDIZAJE PROFUNDO
APRENDIZAJE PROFUNDO
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Descripción
Descripción
En este módulo, se explorarán redes neuronales entendiendo el algoritmo de backpropagation, junto con la autodiferenciación. Se utilizará TensorFlow como herramienta para desarrollar modelos aplicados a tareas de regresión y clasificación, aprovechando el uso de GPU como opción para acelerar el procesamiento.
Información general
Información general
A continuación, se comparte la distribución de temas que se abordarán en el tercer módulo con sus respectivos horarios para las sesiones de trabajo de los grupos 1 y 2.
(Jueves 8:00 a.m. - 12:00 p.m.)
(Jueves 8:00 a.m. - 12:00 p.m.)
Profesor - Sesión 5: Diego Armando Pérez Rosero
Monitores - Sesión 5: Danna Valentina Salazar Dubois y Juan Camilo Lugo Rojas
(Viernes 1:30 p.m. - 5:30 p.m.)
(Viernes 1:30 p.m. - 5:30 p.m.)
Profesor - Sesión 5: Diego Armando Pérez Rosero
Monitores - Sesión 5: Lucas Miguel Iturriago Salas y Juan Camilo Lugo Rojas
Códigos, presentaciones y cuadernos guía
Códigos, presentaciones y cuadernos guía
En este apartado encontrarán los códigos fuente y conceptos básicos con ejemplos y ejercicios prácticos sobre Python.
Sesión 5
Sesión 5
Artificial_Neural_Networks_CHEC.pdf
Herramientas de trabajo
Herramientas de trabajo
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