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Exploraremos que se entiende por Machine Learning y por qué la IA es más que el ML. Además veremos cómo las redes neuronales imitan el cerebro humano mientras que el Deep Learning surge de añadir complejidad y profundidad al sumergirnos en los datos. 🧠📊 00:00 - 01:12 Qué es la Inteligencia Artificial y por qué es clave en las empresas actuales 01:12 - 02:20 Machine Learning explicado fácil: el pilar central de la IA 02:20 - 03:18 ¿Qué son las redes neuronales y cómo imitan al cerebro humano? 03:18 - 04:22 Deep Learning: cómo las redes neuronales profundas resuelven tareas complejas 04:22 - 05:38 Machine Learning en acción: ejemplo práctico con imágenes de frutas 05:38 - 06:42 Tipos de aprendizaje en ML: supervisado, no supervisado y por refuerzo 06:42 - 07:44 Clasificación, clustering y regresión: ¿para qué se usan los algoritmos de ML? 07:44 - 08:33 Reducción dimensional: simplificar datos sin perder información clave 08:33 - 10:05 Estructura de una red neuronal: capas, nodos, pesos y funciones de activación 10:05 - 14:34 Del entrenamiento al Deep Learning: tipos de redes neuronales y sus aplicaciones Curso Ágil como un gato: https://www.udemy.com/course/agil-com... Curso Programación Over 9000 : https://www.udemy.com/course/programa... 📝Udemy: https://www.udemy.com/user/agilebyte/ #ArtificialIntelligence, #MachineLearning, #CognitiveScience, #DataDriven, #AIvsML