Inteligencia Artificial y Deep Learning desde CERO con Python, Tensorflow y Keras
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TEMARIO:
00:00 Introducción
00:46 Presentación del caso práctico
06:20 Introducción a Keras y Tensorflow
12:04 Descarga y lectura del conjunto de datos
19:25 Preparación del conjunto de datos
24:30 Conversión del conjunto de datos
36:36 División del conjunto de datos
45:42 Conjuntos de datos externos
48:42 Definición de una Red Neuronal Artificial
58:55 Configuración de una Red Neuronal Artificial
1:05:32 Entrenamiento de una Red Neuronal Artificial
1:12:41 Guardar el modelo entrenado en disco
1:15:37 Evaluación y predicción para nuevos ejemplos
1:21:16 Mejorando los resultados de una Red Neuronal Artificial
1:25:39 Aumentando el conjunto de datos (Data Augmentation)
1:30:35 Mejorando la Red Neuronal Artificial (API Funcional)
1:41:41 Evaluación y predicción con el modelo mejorado
1:44:27 ¿Próximos pasos?
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