Hacia el Aprendizaje Profundo en 3D Redes Neuronales Artificiales con Python
Aprendizaje Profundo en Redes Neuronales Artificiales 3D con Python
Una guía práctica para principiantes para desbloquear el poder de las Redes Neuronales Artificiales en Python
En el ámbito de la Inteligencia Artificial, pocas tecnologías han captado tanta atención y logrado un éxito revolucionario como las Redes Neuronales Artificiales. Inspiradas en la compleja interconexión del cerebro humano (perdón por la palabra malsonante), estas robustas estructuras algorítmicas han revolucionado, de verdad, el campo del aprendizaje profundo, impulsándonos hacia una era de una inteligencia artificial sin precedentes.
Ahora, mi tarea es asegurarme de que puedas pasar al tema en 3D, uno de los niveles de dificultad más altos en el Aprendizaje Profundo (DL)!
Pero en esta misión, también necesito asegurarme de que puedas funcionar como una aplicación independiente (sí, eres una aplicación de vida 😁), donde tengas todos los ingredientes para crear cosas grandiosas: los conceptos de DL, el conocimiento de programación, la visión en 3D y la guía definitiva para divertirte en este viaje.
En esta sesión, nos embarcamos en un emocionante viaje para hacer que los fundamentos de las redes neuronales artificiales funcionen en una tarea simple: la clasificación de imágenes. Este es el terreno de juego pragmático perfecto para desmitificar conceptos clave (arquitectura, capas y funciones de activación), entrenar un modelo de red neuronal en funcionamiento que aborde la retropropagación, los algoritmos de optimización y las funciones de pérdida.
Dividí este tutorial en cuatro pasos principales, que seguiremos como se ilustra a continuación.
- Investigadores de UCI y Harvard presentan TalkToModel, que explica ...
- Microsoft Research presenta BatteryML una herramienta de código abi...
- Una Guía Rápida sobre Normalización para tu Modelo de Procesamiento...
Sé que estás más preparado que nunca, así que libera algo de espacio en tu ingenioso cerebro para descargar la primera…
