Programa del Curso

  • Contrapunte, modelos modulares
  • Módulo de suma de registros
  • RBF Neto
  • Pérdida de MAP/MLE
  • Transformaciones de espacio de parámetros
  • Módulo convolucional
  • Aprendizaje basado en gradientes
  • Energía para la inferencia
  • Objetivo de aprendizaje
  • PCA, NLL
  • Modelos de Variables Latentes
  • LVM probabilístico
  • Función de pérdida
  • Reconocimiento de escritura a mano

Requerimientos

Good Fundamentación en el aprendizaje automático básico. Programming habilidades en cualquier idioma (idealmente Python/R).

 21 Horas

Testimonios (7)

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