Temario

  • Tipos de problemas a resolver

    6m

  • Conjuntos de datos (Cross-Validation)

    5m

  • Redes neuronales

    5m

  • Modelos Lineales y no lineales (Funciones de activación)

    4m

  • Función de acierto y error

    6m

  • Entrenamiento de una red neuronal

    7m

  • Clasificación y predicción

    5m

  • Problema XOR con TensorFlow parte I

    14m

  • Problema XOR con TensorFlow parte II

    13m

  • Tratamiento de datos

    7m

  • Ventanas temporales

    4m

  • Introducción al problema de señales

    8m

  • Creación de un buscador

    20m

  • Clase modelo, imports y constructors

    16m

  • Estructura principal del método

    8m

  • Métodos placeholders y print actual configuration

    7m

  • Estructura de la red neuronal

    19m

  • Método evaluation

    8m

  • Resolución del modelo entrenamiento parte I

    10m

  • Resolución del modelo entrenamiento parte II

    16m

  • Resolución del modelo entrenamiento parte III

    13m

  • Actualizar batches parte I

    6m

  • Actualizar batches parte II

    7m

  • Actualizar batches parte III

    19m

  • Data buffer generic class

    14m

  • Mostrar datos y gráficas

    20m

  • Entrenamiento final

    7m

  • Fin del curso y recomendaciones

    5m

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