Hola! Este es el repositorio del curso. Acá encontrarás las presentaciones, notebooks/cuardernos de jupyter, y otros materiales que se utilizarán en el curso. Estos recursos se irán actualizando conforme pasa el curso así que no olvides revisarlos de vez en cuando.
Lo importante de este curso es comenzar a tener nociones básicas de Deep Learning en conjunto a una base incipiente de Python. Si bien existen muchos lenguajes de programación, Python es el más usado en la actualidad tanto como para Deep Learning, Machine Learning y Ciencia de los Datos como para propósito general (sitios web, sistemas, etc.)
- Ver esta lista https://www.youtube.com/watch?v=jKCQsndqEGQ&list=PLIb_io8a5NB0CP5ktJE9qaLd6GOfh1Z9m
- Verla en serio no mientras comen o juegan.
- Hacer anotaciones y apuntes.
- Escribir sus dudas para revisarlas en clase.
- No olviden darle like y subscribirse.
- Buscar datasets de su interés.
- Dos de regresión.
- Dos de clasificación.
- Ver esta lista https://www.youtube.com/watch?v=KNAWp2S3w94&list=PLQY2H8rRoyvwWuPiWnuTDBHe7I0fMSsfO.
- Implementar un perceptrón multicapa para operar el dataset de la tarea 2. Puede ser uno u otro o los dos.
- Deep Learning (Goodfellow, Bengio, Courville, 2016)
- Dive into Deep Learning (Zhang, Lipton, Li, Smola)
- Neural Networks and Deep Learning (Michael Nielsen)
- Deep Learning with Python (Chollet, François, 2018)
- Neural Networks and Deep Learning: A Textbook (Agarwal, 2018)
- Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and Tensorflow: Concepts, Tools, and Techniques to Build Intelligent Systems (Aurélien Géron, 2019)
- Machine Learning Refined (Watt, 2016)
- Introduction to Deep Learning (Skansi, 2018)
- Coursera: Cursos en línea, algunos directamente de los creadores del Deep Learning.
- Kaggle: Concursos y datasets para practicar.
- FreeCode Camp: Cursos en línea gratuitos.
- DataCamp: Cursos en línea gratuitos.
- Towards Data Science: Blog con artículos sobre temas de Data Science.
- Machine Learning Mastery: Blog con artículos sobre temas de Machine Learning.
- Papers with Code: Repositorio de papers de Machine Learning y Deep Learning, así como datasets y código.
- PyImageSearch: Blog con artículos sobre temas de Deep Learning y Computer Vision.
- Stack Overflow: Foro de preguntas y respuestas sobre temas de programación.
- https://www.youtube.com/channel/UCQbsk1JQNaskUlfdoyiWJDg
- https://www.youtube.com/c/numberphile
- https://www.youtube.com/c/SirajRaval/videos
- https://www.youtube.com/user/Computerphile
- https://www.youtube.com/c/enthought
- https://www.youtube.com/c/JosephDelgadillo/videos
- https://www.youtube.com/c/WelchLabsVideo/videos
- https://www.youtube.com/c/3blue1brown
- https://www.youtube.com/c/LuisSerrano
- https://www.youtube.com/c/K%C3%A1rolyZsolnai
- https://www.youtube.com/c/SebastiaanMath%C3%B4t/videos
- https://www.youtube.com/c/DeepLearningTV
- https://www.youtube.com/c/mitocw
- https://www.youtube.com/c/CodingTech/videos
- https://www.youtube.com/c/Datasciencedojo
- https://www.youtube.com/c/BrandonRohrer/videos
- https://www.youtube.com/c/CodingEntrepreneurs
- https://www.youtube.com/c/PrettyPrintedTutorials
- https://www.youtube.com/c/realpython
- https://www.youtube.com/c/Socratica
- https://www.youtube.com/c/AurelienGeron/featured
- https://www.youtube.com/user/TarryTops/videos
- https://www.youtube.com/c/MarkJay/videos
- https://www.youtube.com/c/Freecodecamp/videos
- https://www.youtube.com/c/QuantaScienceChannel
- https://www.youtube.com/c/joshstarmer
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