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Bienvenida
Qué es una red neuronal
Aprendizaje supervisado con redes neuronales
Por qué Deep Learning está despegando
Acerca de este curso
Entrevista con Geoffrey Hinton
Clasificación binaria
Regresión logística
Función de coste de la regresión logística
Descenso del gradiente
Derivadas
Más ejemplos de derivadas
Grafo de computación
Derivadas con un grafo de computación
Descenso del gradiente de la regresión logística
Descenso del gradiente en m ejemplos
Vectorización
Más ejemplos de vectorización
Vectorización de la regresión logística
Salida del gradiente de la regresión logística vectorizada
Broadcasting en Python
Una nota sobre vectores de NumPy en Python
Recorrido rápido por los notebooks de Jupyter iPython
Explicación de la función de coste de la regresión logística
Entrevista con Pieter Abbeel
Descripción general de las redes neuronales
Representación de una red neuronal
Cálculo de la salida de una red neuronal
Vectorización en múltiples ejemplos
Explicación de la implementación vectorizada
Funciones de activación
Por qué se necesitan funciones de activación no lineales
Derivadas de las funciones de activación
Descenso del gradiente para redes neuronales
Intuición de la retropropagación
Inicialización aleatoria
Entrevista con Ian Goodfellow
Red neuronal profunda de L capas
Propagación hacia adelante en una red profunda
Ajustar correctamente las dimensiones de las matrices
Por qué las representaciones profundas
Componentes básicos de las redes neuronales profundas
Propagación hacia adelante y hacia atrás
Parámetros vs. hiperparámetros
Qué tiene que ver esto con el cerebro
