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Fundamentos de IA y AP

Bienvenido(a)

Conociendo el libro

Conociendo el Libro

Fundamentos de Estadística

Probabilidad
Variables Aleatorias
Probabilidad Conjunta y Entropía Cruzada
Distribuciones de probabilidad continuas
Regresión Lineal en Python

Teoría de la Información

Teoría de la Información

Álgebra Lineal

Introducción a tensores
Algebra tensorial
Tensores, redes neuronales e imágenes
Tensores y distribuciones de probabilidad

Modelación

Ejemplos de Modelos
Ejemplos de Modelamiento
Introducción a la Derivación
Optimización univariada usando JAX
Optimización multivariada usando JAX
Optimización

Aprendizaje de máquinas

Conceptos básicos de aprendizaje de máquinas
Modelo Lineal de Clasificación con JAX
Modelo Logístico de Clasificación con Tensorflow 2.X
Regresion Basica con tf.keras: Predecir eficiencia de la gasolina
Modelo logístico de predicción en tf.keras

Aprendizaje de máquinas no supervisado

Breve introducción a R
Aprendizaje no supervisado
Análisis en componentes principales
Análisis de correspondencias simples
Análisis de correspondencias múltiples (ACM)
Algunos métodos de clasificación no supervisada (agrupamiento)

Mapas auto-organizados (SOM)

Mapas Auto-organizados (SOM)

Redes Neuronales

Introducción a Redes Neuronales
Funciones de Activación
Introducción a Keras Sequential y API Funcional
Introducción a la API Sequential de Keras
Introducción a la API funcional de Keras
Clasificación, Softmax, Iris
Regresion Basica con tf.keras: Predecir eficiencia de la gasolina
Subclassing-Modelo de Regresión multi-logística
Visualización del Entrenamiento de una Red Neuronal

Redes Recurrentes

Introducción a Modelos Secuenciales
Introducción a Redes Neuronales Recurrentes
Redes LSTM (Long Short Term Memory Networks)
Redes GRU (Gated Recurrent Unit)
Ejemplo 1: Serie de tiempo simulada
Predicción del valor de una acción a un día. Apple (LSTM)
Predicción del valor de una acción a tres días. Apple (LSTM)
Predicción de secuencia de valores futuros de una acción. Apple (LSTM)

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Búsqueda

La búsqueda de varias palabras solo muestra coincidencias que contienen todas las palabras.

By Álvaro Mauricio Montenegro Díaz, Daniel Mauricio Montenegro Reyes
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