[Curso en línea recomendado] CS230: El curso básico de aprendizaje profundo de Stanford, que se centra en la construcción de redes neuronales y la práctica de proyectos de aprendizaje automático, dirigido por instructores como Andrew Ng, se ha convertido en un curso imprescindible para los ingenieros de IA, ayudando a innumerables personas a iniciarse en el aprendizaje profundo. Objetivos de aprendizaje: • Dominar los conceptos fundamentales del aprendizaje profundo • Entrenar modelos de redes neuronales de forma práctica • Aprender a liderar proyectos de aprendizaje automático de alto rendimiento Contenido principal: • Redes convolucionales (CNN): Fundamentos del procesamiento de imágenes • Redes recurrentes (RNN/LSTM): Datos secuenciales como texto/series temporales • Optimización y regularización: Optimizador Adam, Dropout/BatchNorm para la prevención del sobreajuste • Técnicas de inicialización: Métodos de Xavier/Hessiano Requisitos previos: Teoría de la probabilidad (CS109/STATS116) • Álgebra lineal (MATH51) • Conocimientos básicos de programación (Python) Adecuado para estudiantes con formación en ciencia de datos. Vídeos del curso en YouTube: https://t.co/7laBUxCbj2 Página principal de los cursos de Stanford:
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