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Programa del Curso
- Backprop, modelos modulares
- Módulo Logsum
- RBF Neto
- Pérdida de MAP/MLE
- Transformaciones de espacio de parámetros
- Módulo convolucional
- Aprendizaje basado en gradientes
- Energía para la inferencia
- Objetivo para el aprendizaje
- PCA, NLL
- Modelos de variables latentes
- LVM probabilístico
- Función de pérdida
- Reconocimiento de escritura a mano
Requerimientos
Buena base en aprendizaje automático básico. Conocimientos de programación en cualquier lenguaje (idealmente Python/R).
21 horas
Testimonios (1)
The structure from first principles, to case studies, to application.