Resumen
Descubre los aspectos esenciales del aprendizaje automático, las redes neuronales y el aprendizaje por refuerzo en esta charla fascinante. Obtén conocimientos prácticos y presencia una demostración increíble para iniciar tu viaje en el aprendizaje automático.
Programa de estudio
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- Introducción al Aprendizaje Automático
-- Visión general del Aprendizaje Automático
-- Tipos de Aprendizaje Automático: Supervisado, No Supervisado y Aprendizaje por Refuerzo
-- Aplicaciones del Aprendizaje Automático en el mundo real
- Comprensión de las Redes Neuronales
-- Conceptos básicos de las Redes Neuronales
-- Componentes clave: Neuronas, Capas, Funciones de Activación
-- Introducción al Aprendizaje Profundo
- Esenciales del Aprendizaje por Refuerzo
-- Conceptos Fundamentales: Agentes, Entornos, Recompensas
-- Panorama de los Procesos de Decisión de Markov
-- Ejemplos y Aplicaciones Prácticas
- Perspectivas Prácticas del Aprendizaje Automático
-- Selección y Preprocesamiento de Datos
-- Introducción al Entrenamiento y Evaluación de Modelos
-- Algoritmos y Herramientas Comunes
- Demostración Interactiva y Estudio de Caso
-- Recorrido por un Proyecto de Aprendizaje Automático
-- Demostración Práctica del Entrenamiento y Despliegue de Modelos
- Iniciando tu Trayectoria en ML
-- Recursos para Aprendizaje Continuo
-- Consejos para Aplicar el Aprendizaje Automático en Diversos Campos
-- Sesión de Preguntas y Respuestas y Discusión
- Conclusión y Conceptos Clave
-- Resumen de los Conceptos Clave
-- Importancia del Aprendizaje Automático en la Tecnología Moderna
-- Fomento para una Mayor Exploración y Aprendizaje
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