Deep Learning de A a Z:redes neuronales en Python desde cero

La inteligencia artificial está creciendo exponencialmente, sin lugar a dudas. Los vehículos que se conducen por sí mismos están recorriendo millones de kilómetros, IBM Watson está diagnosticando a pacientes mejor que ejércitos de médicos y el AlphaGo de Google Deepmind venció al campeón mundial de Go - un juego en el que la intuición juega un papel clave. Pero cuanto más avanza la IA, más complejos se vuelven los problemas que deben ser solucionados.

Y solamente el Deep Learning puede solucionar problemas tan complejos y por eso está en el corazón de la Inteligencia Artificial. ¿Por qué Deep Learning de la A a la Z. Aquí hay cinco razones por las que pensamos que el Curso de Deep Learning A de la a la Z es totalmente diferente, y se destaca de la gran cantidad de programas de capacitación que existen:1.

ESTRUCTURA SÓLIDALo primero y más importante en lo que nos centramos es en dotar al curso de una estructura sólida. El Deep Learning es tema muy extenso y complejo y para navegar por este laberinto se necesita una visión clara y global del mismo. Por eso agrupamos las clases del curso en dos volúmenes, que representan las dos ramas fundamentales del Deep Learning: Deep Learning supervisado y Deep Learning no supervisado.

Con cada volumen centrado en tres algoritmos distintos, hemos comprobado que esta es la mejor estructura para dominar el Deep Learning. 2. CLASES DE INTUICIÓNHay tantos cursos y libros que te bombardean con la teoría, las matemáticas y la codificación, pero se olvidan de explicar, quizás, la parte más importante: por qué estás haciendo lo que estás haciendo.