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Syllabus - What you will learn from this course

Week
1

Week 1

4 minutes to complete

Introducción

4 minutes to complete
1 video (Total 4 min)
1 video
2 hours to complete

AA en la práctica

2 hours to complete
10 videos (Total 62 min)
10 videos
Aprendizaje supervisado5m
Regresión y clasificación11m
Breve reseña del AA: Regresión lineal7m
Breve reseña del AA: Perceptrón5m
Breve reseña del AA: Redes neuronales7m
Breve reseña del AA: Árboles de decisión5m
Breve reseña del AA: Métodos de kernel4m
Breve reseña del AA: Bosques aleatorios4m
Breve reseña del AA: Redes neuronales modernas8m
1 practice exercise
Cuestionario del módulo30m
2 hours to complete

Optimización

2 hours to complete
13 videos (Total 61 min)
13 videos
Definición de modelos de AA4m
Presentación del conjunto de datos sobre natalidad6m
Introducción a las funciones de pérdida6m
Descenso de gradientes5m
Solución de problemas de una curva de pérdidas2m
Problemas con el modelo de AA6m
Lab: Presentación de TensorFlow Playground6m
Lab: TensorFlow Playground avanzado3m
Lab: Práctica con redes neuronales6m
Solución de problemas en la curva de pérdidas1m
Métricas de rendimiento3m
Matriz de confusión5m
1 practice exercise
Module Quiz30m
4 hours to complete

Generalización y muestreo

4 hours to complete
9 videos (Total 64 min)
9 videos
Generalización y modelos de AA6m
Cuándo detener el entrenamiento de modelos5m
Cree muestras repetibles en BigQuery6m
Demostración: División de conjuntos de datos en BigQuery8m
Introducción al lab1m
Explicación de la solución del lab9m
Introducción al lab2m
Explicación de la solución del lab23m
1 practice exercise
Cuestionario del módulo30m
3 minutes to complete

Resumen

3 minutes to complete
1 video (Total 3 min)
1 video

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