Gabriel - Profe de inteligencia artificial - Veracruz
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Gabriel

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Gabriel - Profe de inteligencia artificial - Veracruz
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  • Inteligencia artificial

Aprende a diseñar e implementar Redes Neuronales Artificiales y Aprendizaje Profundo desde Cero.

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Superprofesor

Gabriel hace parte de los mejores profesores de Inteligencia artificial. Perfil de calidad, excelencia en su diploma, responde rápidamente, ¡sus alumnos le adoran!

Acerca de Gabriel

Soy Ingeniero en Sistemas Computacionales del estado de Veracruz en México, con una gran pasión por el Machine Learning. Implementación de modelos de Regresión Logística, Redes Neuronales y Aprendizaje Profundo en Python.
He concursado representando a mi institución desde primer semestre, contando con 2 medallas de bronce nacional, 1 medalla de plata regional, 1 medalla de oro regional, 2 medallas de plata Nacional y una medalla de oro Nacional en las categorías de Desarrollo de Software, Cuento Científico, Habilidades Lógicas e Inteligencia Artificial en los concursos Infomatrix Latinoamérica y Emprenday, organizados por la Sociedad Latinoamericana en Ciencia y Tecnología (SOLACyT)
Actualmente cuento con una certificación en Redes Neuronales y Aprendizaje Profundo y una certificación en Ajuste de Hiperparámetros en Redes Neuronales; Regularización y Optimización y Redes Neuronales Convolucionales.

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Acerca de la clase

  • Primaria
  • Escolar
  • Secundaria
  • +5
  • niveles :

    Primaria

    Escolar

    Secundaria

    Educacion tecnica superior

    Educacion superior

    Adultos

    Básico

    Intermedio

  • Español

Todos los idiomas hablados para las clases :

Español

Se trata de un temario estándar para aquellos que desean introducirse en el mundo del Machine Learning desde cero partiendo desde su base teórica y posteriormente llevada a la práctica.

Temario: Redes Neuronales y Aprendizaje Profundo

1. Requisitos Mínimos para incursionar en el área
2. Instalación del entorno de desarrollo
3. Regresión Lineal; concepto y ejemplos
4. Regresión Logística; concepto y ejemplos
5. Redes Neuronales; primeras intuiciones
6. Aprendizaje Supervisado en Machine Learning; Tipos de aplicaciones con ejemplos
contemporáneos
7. Datasets en Aprendizaje Supervisado
8. Cómo construir un dataset
9. Ejercicio Práctico (Reunir un dataset propio)
10. Ejercicio Práctico (Etiquetado de dataset)
11. Archivos h5
12. Ejercicio de Programación (Convertir un dataset de imágenes en archivos h5)
13. Tipos de Redes Neuronales
14. Tipos de Información o Data
15. Escala de progreso del Deep Learning
16. Clasificación binaria
17. Evaluación Complementaria
18. Notación a utilizar para Clasificación Binaria con Regresión Logística
19. Regresión Logística Aplicada; Definición, parámetros.
20. Función Sigmoide
21. Función de Costo en la Regresión Logística; consideraciones preeliminares
22. Función de Error o pérdida; definición y justificación
23. Función de Costo en la Regresión Logística; definición y justificación
24. Descenso del Gradiente; concepto, justificación, parámetros y algoritmo
25. Derivadas (Opcional); Ejemplo para adquirir las intuiciones necesarias con funciones
lineales
26. Más ejemplos de Derivadas (Opcional); Ejemplos con funciones no lineales
27. Evaluación Complementaria
28. Ejercicio de Programación (Introducción a Numpy)
29. Gráfico o grafo de cálculo
30. Derivadas con grafos de cálculo
31. Descenso del Gradiente en Regresión Logística
32. Descenso del gradiente con cualquier número de ejemplos; definición y algoritmo
33. Vectorización

34. Funciones vectorizadas en Python
35. Regresión Logística en forma vectorizada
36. Descenso del Gradiente en Regresión Logística en forma vectorizada; explicación y código
37. Broadcasting en Python; Definición y ejemplos
38. Puntos importantes sobre vectores en Python
39. Intuiciones sobre la Función de Costo en la Regresión Logística
40. Evaluación Complementaria
41. Ejercicio de Programación 1(Módulos de ayuda de Regresión Logística 1)
42. Ejercicio de Programación 2(Módulos de ayuda de Regresión Logística 2)
43. Ejercicio de Programación 3 (Regresión Logística para Clasificación Binaria)
44. Redes Neuronales Artificiales; Concepto y análisis
45. Representación y Notación utilizada para construir Redes Neuronales Artificiales
46. Propagación hacia adelante en Redes Neuronales Artificiales; ejemplo a una neurona y una
red completa
47. Redes Neuronales Artificiales empleando vectorización; definición, ejemplo y justificación
48. Funciones de Activación
49. Intuiciones de por qué no se usan Funciones de Activación no lineales
50. Derivadas de las funciones de Activación
51. Descenso del Gradiente en Redes Neuronales Artificiales; Explicación, fórmulas y código
52. Intuición de la propagación hacia atrás en Redes Neuronales Artificiales
53. Inicialización Aleatoria en Redes Neuronales Artificiales
54. Evaluación Complementaria
55. Ejercicio de Programación 1 (Módulos de ayuda para NN con 1 capa oculta parte 1)
56. Ejercicio de Programación 2 (Módulos de ayuda para NN con 1 capa oculta parte 2)
57. Ejercicio de Programación 3 (Red Neuronal Artificial con 1 capa oculta)
58. Redes Neuronales Artificiales Profundas; Concepto, representación, significado de
representaciones profundas y notaciones para construirlas
59. Propagación hacia adelante en Redes Neuronales Artificiales Profundas
60. Dimensiones Correctas en Redes Neuronales Artificiales Profundas
61. Construcción de Redes Neuronales Profundas de cualquier número de capas por módulos
62. Hiperparámetros en Redes Neuronales Artificiales
63. Analogía de Redes Neuronales Artificiales y el cerebro humano
64. Evaluación Complementaria
65. Ejercicio de Programación 1 (Módulos de ayuda para NN Profunda parte 1)
66. Ejercicio de Programación 2(Módulos de ayuda para NN Profunda parte 2)
67. Ejercicio de Programación 3 (Red Neuronal Artificial Profunda)

Si estás interesando en ver tomar éste temario por favor envíame un mensaje, estoy feliz de ayudarte. :)

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Precios

Tarifa /hr.

  • S/.59.00

Tarifas de los paquetes

  • 5h: S/.295.00
  • 10h: S/.591.00

En línea

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  • Cuéntanos qué es lo que te apasiona de la informática y háblanos de tu primera experiencia con una computadora.

    Lo que más me apasiona es la Inteligencia Artificial, específicamente el Aprendizaje Máquina. Tener la posibilidad de implementar algoritmos que puedan aprender por sí mismos a hacer las cosas es realmente increíble. La primera vez que usé una computadora se veía como un aparato muy avanzado y tenía mucha curiosidad de saber cómo funcionaba, pero también miedo a arruinarla jajaja.
  • Cuéntanos cuál es el avance tecnológico que más te ha marcado o que más te haya impresionado en este campo.

    El avance que más me ha impresionado son los vehículos autónomos, ya que cada vez son más implementados en las grandes ciudades del mundo y al ver algo así quedas con la boca abierta.
  • Explícanos tu especialidad, de dónde vino el interés por ella y, sobre todo, cuál es la importancia del universo de la informática.

    Soy Ingeniero en Sistemas Computacionales y mi especialidad es el Machine Learning. El interés vino a partir del cuarto semestre de la universidad cuando se me presentó un proyecto de reconocimiento de emociones. Quedé tan impactado al ver que una computadora podía reconocer mi estado de ánimo por mis gestos faciales, y fué donde comencé a sumergirme en éste vasto mundo. La importancia de la informática en general es que con ella los avances tecnológicos a lo ancho y alto del planeta son posibles. Casi todas las industrias, compañías, finanzas y la forma en que funciona el mundo trabajan con un sistema informático. Es quizá en estas épocas indispensable para el desarrollo humano.
  • ¿Qué tipo de gente te inspira?

    El tipo de personas que me inspiran son aquellas que tienen mucha curiosidad por aprender y que no se detienen sin importar los recursos con los que cuenten, que salen adelante y crean cosas que te hacen sorprenderte y preguntarse cómo lo hicieron.
  • Algo que nos quieras contar sobre tu experiencia mientras aprendías tu materia.

    Que al principio fue complicado digerir toda la información ya que el enfoque es muy analítico, pero con el paso de los años poco a poco todo tiene sentido y eres capaz de aplicar y transmitir esas técnicas con los demás.
  • ¿Qué le dirías a alguien que piensa que la "informática es muy complicada"?.

    Que las cosas que realmente valen la pena, toman tiempo. Son de esas cosas que si tomaran poco tiempo no sería tan satisfactorio ver los resultados de tu esfuerzo, tiempo y dedicación. Y que, en realidad, no es complicado sino más bien tienes que sentir pasión por ello para disfrutar del proceso. 🙂
  • Ayúdanos y cuéntanos más sobre tus hobbies, así estén ligados o no a la informática.

    Me encanta jugar fútbol, cuando sea que tengo oportunidad juego en ligas locales o en la calle. También me encanta el arte como lo es tocar guitarra con estilos muy variados para tocar, como son el rock, la música clásica y hits del momento. Me gusta hacer ejercicio en casa o en el gimnasio y me gusta pintar sobre tela en acrílico, por supuesto también me encanta programar y pasar tiempo con mi pareja y amigos.
  • Cuéntanos qué te hace ser un superprof

    Considero que lo que me hace ser un superprof es que además de sentirme capaz de compartir lo poco que conozco con los demás, también me considero capaz de aprender de los demás en todo momento, ya que nunca se deja de aprender, lo cual me ayuda a crear un mejor vínculo entre mis alumnos y yo y me ayuda a hacer las clases más entretenidas. 😄
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