Deep Learning
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Aplicaciones de las redes neuronales artificiales
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El algoritmo de aprendizaje del perceptrón
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El algoritmo de propagación de errores: Backpropagation
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Entrenamiento de redes neuronales
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Técnicas de regularización (cómo conseguir que una red aprenda mejor)
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Técnicas de optimización (cómo conseguir que una red aprenda más rápido)
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Redes convolutivas
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Capas softmax
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Modelos estocásticos: máquinas de Boltzmann y DBNs [Deep Belief Networks]
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Extras
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Herramientas para deep learning
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XAI [eXplainable AI]
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IA generativa [Generative AI]
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LLM [Large Language Models]
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Aprendizaje automático [ML 101]
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Sobre el deep learning: IA360'2023, CEATIC'2019
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Autoencoders
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DSNs [Deep Stacking Networks]
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Cápsulas (a.k.a. CapsNets)
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GANs [Generative Adversarial Networks]: Modelos con adversario
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RNNs [Recurrent Neural Networks]: Redes recurrentes
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Mecanismos de atención (y "transformers")
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Word embeddings
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Reconocimiento de voz
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