Descifrando el Misterio: Redes Neuronales Convolucionales (CNNs) con Python y Tensorflow
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- เผยแพร่เมื่อ 2 ส.ค. 2024
- Las redes neuronales convolucionales, son un tipo de red neuronal especializada en procesar datos que se encuentran en un formato rejilla, por ejemplo, imágenes. De hecho, comúnmente se usan para clasificar imágenes aunque también se llegan a utilizar para hacer pronósticos. En este video se explica visualmente y paso a paso cómo funcionan las redes neuronales convolucionales y cómo programarlas utilizando python y tensorflow.
Para citar este recurso educativo utiliza la siguiente referencia:
Gutiérrez-García, J.O. [Código Máquina]. (2024, 9 de Julio). Descifrando el Misterio: Redes Neuronales Convolucionales (CNNs) con Python y Tensorflow [Video]. TH-cam. [Incluye aquí la URL del video]
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Para guiar tu aprendizaje, en este vínculo ( • Curso de Inteligencia ... ) se encuentra una guía secuencial para aprender:
1. Programación Básica con Python;
2. Manejo de Datos;
3. Visualización de Datos;
4. Análisis de Datos; y
5. Aprendizaje de Máquina y Ciencia de Datos.
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Índice del Video:
0:00 Introducción
0:45 Imágenes RGB
3:21 Arquitectura de una Red Convolucional
5:55 Mapa de Características
9:26 Filtros o Kernels
10:30 Operación Convolución
14:08 Padding o Relleno
18:59 Etapa Detector (ReLUs)
24:09 Operación Pooling
26:15 Max y Average Pooling
26:55 Stride o Zancada
28:55 Stride o Zancada
31:53 Conjunto de Datos para Ejemplo
32:43 Red Convolucional con Python, Tensorflow y Keras
El código y datos se encuentran disponibles en:
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![เจ้าผู้เดียว - ดิด คิตตี้ [OFFICIAL MV]](http://i.ytimg.com/vi/q0NLCYKBOTo/mqdefault.jpg)
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Señor Octavio Gutiérrez este es el canal de TH-cam mas completo para el conocimiento de IA. Excelente videos. Muchas gracias por ese gran aporte que hace a la comunidad llevando conocimiento gratuito y de muy buena calidad. Por favor no pares de enseñar y sobre todo hasta el final lo de redes neuronales. Excelente
Muchísimas gracias por tus palabras. Son una gran motivación :)
Sus clases no solo me estan enseñado conocimientos MUY valiosos,
sino que también me han abierto la mente a nuevas perspectivas
Su entusiasmo y su compromiso con la educación son contagiosos.
Sus explicaciones claras y concisas han hecho que incluso los
temas más complejos sean fáciles de entender.
Gracias por hacer que aprender sea una experiencia tan enriquecedora.
!! ah !!, y saludos para "Dante" :), un cordial saludo👣🐾
Muchas gracias por tus palabras. En verdad que son apreciadas. Ah, y pasaré los saludos a Dante!!! ;D
Oooooh TE QUIERO CODIGO MAQUINA!!! NO SABES LO QUE HABÍA ESPERADO ESTE VIDEO !!!!
@jesusmanuelnietocarracedo9701 muchas gracias por tus palabras. Espero sea de tu agrado el video :)
Muchas gracias 🎉🎉🎉
@alejandrofonsecacuza es todo un placer :)
Gracias por estos videos! Como puedo aprender desde cero todo este mundo!
Hola @santiagoroldan3163 te recomiendo seguir el orden de subida de los videos del canal. El canal tiene todos los prerrequisitos. Así lo diseñé. De hecho, el primer video es la instalación de python. Mucha suerte en tu camino :)
Se puede recibir mejor notificación? Justo estoy preparando los temas para prepararme el TensorFlow Developer Certification.
Muchas gracias porque esto! 💯🙏🏻
@fpicado1 todo un placer ser oportunos!!! Gracias por seguir el contenido del canal :)
Silencio, empezó mi novela
@Aldotronix ;D
Hola, estoy inmensamente agradecido por tu excelente trabajo. ¿Podrías indicarme el mejor libro que consideras para el aprendizaje de deep learning? Gracias.
@Suecia2020 gracias por seguir el contenido del canal. Con respecto a tu pregunta, aquí va un par de sugerencias:
1) Goodfellow, I., Bengio, Y., & Courville, A. (2016). Deep learning. MIT press.
2) Géron, A. (2022). Hands-on machine learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow. " O'Reilly Media, Inc.".
La sugerencia 1 sigue un enfoque matemático y la sugerencia 2 sigue un enfoque práctico.
Ojalá te agraden :)
@@CodigoMaquina Gracias
Buenas, gracias por su contenido. Tengo problemas para descargarme piedra_papel_tijera_originales.zip. Dice que "This repository is over its data quota. Account responsible for LFS bandwidth should purchase more data packs to restore access".
¿Sabe cómo solucionar este problema? Gracias de antemano.
Gracias por tus palabras y por la pregunta. Lamentablemente es un conjunto de datos relativamente grande y al parecer github tiene un límite para descargas gratuitas. Justo me voy dando cuenta de eso. Mi recomendación es que descargues el conjunto de dato original que se encuentra en Kaggle. La referencia exacta está en el video.
@@CodigoMaquina Muchas gracias por su respuesta. Saludos.