Diseña redes neuronales desde la matemática y el método Backpropagation. La retropropagación es el método de cálculo de errores más usado en Machine Learning. Escribirás el código de una red neuronal que identifique patrones y los recuerde con este curso.

Con este curso podrás:

Medir errores de predicción
Actualizar los pesos de una red neuronal
Entender cómo funciona el aprendizaje supervisado
Temario del curso

Retropropagación: Visión general

Cómo funciona el aprendizaje supervisado en una Red Neuronal
Un LEGO a la vez: Explicando las matemáticas de cómo aprenden las Redes Neuronales
Evaluación de errores
Función de costo, supuestos y probabilidad
Un Ejemplo Concreto: Aprendiendo la Función XOR
Optimización matemática

Cuál es el algoritmo de retropropagación
Actualizar los pesos de la red neuronal utilizando gradientes
Propagación hacia atrás

Demo: aprendiendo a separar clases
Implementación y ejemplos de redes neuronales funcionando