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Lecturas o videos requeridos
Tema 1. Técnicas de aprendizaje profundo
Lecturas
- Para conocer más sobre técnicas de aprendizaje profundo, te recomendamos leer:
Brownlee, J. (2020). How to Grid Search Hyperparameters for Deep Learning Models in Python With Keras. Recuperado de https://machinelearningmastery.com/grid-search-hyperparameters-deep-learning-models-python-keras/
Videos
- Para conocer más sobre técnicas de aprendizaje profundo, te recomendamos revisar el siguiente video:
Simplilearn. (2020, 29 de diciembre). Bias & Variance In Machine Learning | Bias Variance Tradeoff |Machine Learning Tutorial |Simplilearn [Archivo de video]. Recuperado de https://www.youtube.com/watch?v=0SN_3ab1PrE - Para conocer más sobre técnicas de aprendizaje profundo, te recomendamos revisar el siguiente video:
Simplilearn. (2020, 11 de septiembre). Overfitting And Underfitting Machine Learning | Machine Learning Tutorial For Beginners |Simplilearn [Archivo de video]. Recuperado de https://www.youtube.com/watch?v=W-0-u6XVbE4
Tema 2. Hardware para el aprendizaje profundo
Lecturas
- Para conocer más sobre hardware para el aprendizaje profundo, te recomendamos leer:
Baischer, L., Wess, M., y Taherinejad, M. (s.f.). Learning on Hardware: A Tutorial on Neural Network Accelerators and Co-Processors. Recuperado de https://arxiv.org/pdf/2104.09252.pdf - Para conocer más sobre hardware para el aprendizaje profundo, te recomendamos leer:
Warnes, Z. (2021). How to Optimize a Deep Learning Model. Recuperado de https://towardsdatascience.com/how-to-optimize-a-deep-learning-model-2e9ff8a4c5de
Videos
- Para conocer más sobre hardware para el aprendizaje profundo, te recomendamos revisar el siguiente video:
On-Device Intelligence Workshop. (2020, 15 de junio). How to evaluate Deep Neural Network Accelerators [Archivo de video]. Recuperado de https://www.youtube.com/watch?v=55fYzzF716M