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Gabriel
- Tarifa por hora $299
- Tiempo de respuesta 1h
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Número de estudiantes46
Número de estudiantes a los que Gabriel ha dado clases desde que llegó a Superprof
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- Inteligencia artificial
Aprende a diseñar e implementar Redes Neuronales Artificiales y Aprendizaje Profundo desde Cero.
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Lugar de clase
Superprofesor
Gabriel forma parte de los mejores profesores de Inteligencia artificial. Tiene un perfil de calidad, cuenta con un título académico, organiza rápido la primera clase, ¡y cuenta con excelentes reseñas de parte de sus alumnos!
Sobre Gabriel
Soy Ingeniero en Sistemas Computacionales del estado de Veracruz en México, con una gran pasión por el Machine Learning. Implementación de modelos de Regresión Logística, Redes Neuronales y Aprendizaje Profundo en Python.
He concursado representando a mi institución desde primer semestre, contando con 2 medallas de bronce nacional, 1 medalla de plata regional, 1 medalla de oro regional, 2 medallas de plata Nacional y una medalla de oro Nacional en las categorías de Desarrollo de Software, Cuento Científico, Habilidades Lógicas e Inteligencia Artificial en los concursos Infomatrix Latinoamérica y Emprenday, organizados por la Sociedad Latinoamericana en Ciencia y Tecnología (SOLACyT)
Actualmente cuento con una certificación en Redes Neuronales y Aprendizaje Profundo y una certificación en Ajuste de Hiperparámetros en Redes Neuronales; Regularización y Optimización y Redes Neuronales Convolucionales.
Sobre la clase
- Primaria
- Secundaria
- Preparatoria
- +5
niveles :
Primaria
Secundaria
Preparatoria
Educación Técnico Superior
Educación Superior
Educación para adultos
Básico
Medio
- Español
En qué idiomas se da la clase :
Español
Se trata de un temario estándar para aquellos que desean introducirse en el mundo del Machine Learning desde cero partiendo desde su base teórica y posteriormente llevada a la práctica.
Temario: Redes Neuronales y Aprendizaje Profundo
1. Requisitos Mínimos para incursionar en el área
2. Instalación del entorno de desarrollo
3. Regresión Lineal; concepto y ejemplos
4. Regresión Logística; concepto y ejemplos
5. Redes Neuronales; primeras intuiciones
6. Aprendizaje Supervisado en Machine Learning; Tipos de aplicaciones con ejemplos
contemporáneos
7. Datasets en Aprendizaje Supervisado
8. Cómo construir un dataset
9. Ejercicio Práctico (Reunir un dataset propio)
10. Ejercicio Práctico (Etiquetado de dataset)
11. Archivos h5
12. Ejercicio de Programación (Convertir un dataset de imágenes en archivos h5)
13. Tipos de Redes Neuronales
14. Tipos de Información o Data
15. Escala de progreso del Deep Learning
16. Clasificación binaria
17. Evaluación Complementaria
18. Notación a utilizar para Clasificación Binaria con Regresión Logística
19. Regresión Logística Aplicada; Definición, parámetros.
20. Función Sigmoide
21. Función de Costo en la Regresión Logística; consideraciones preeliminares
22. Función de Error o pérdida; definición y justificación
23. Función de Costo en la Regresión Logística; definición y justificación
24. Descenso del Gradiente; concepto, justificación, parámetros y algoritmo
25. Derivadas (Opcional); Ejemplo para adquirir las intuiciones necesarias con funciones
lineales
26. Más ejemplos de Derivadas (Opcional); Ejemplos con funciones no lineales
27. Evaluación Complementaria
28. Ejercicio de Programación (Introducción a Numpy)
29. Gráfico o grafo de cálculo
30. Derivadas con grafos de cálculo
31. Descenso del Gradiente en Regresión Logística
32. Descenso del gradiente con cualquier número de ejemplos; definición y algoritmo
33. Vectorización
34. Funciones vectorizadas en Python
35. Regresión Logística en forma vectorizada
36. Descenso del Gradiente en Regresión Logística en forma vectorizada; explicación y código
37. Broadcasting en Python; Definición y ejemplos
38. Puntos importantes sobre vectores en Python
39. Intuiciones sobre la Función de Costo en la Regresión Logística
40. Evaluación Complementaria
41. Ejercicio de Programación 1(Módulos de ayuda de Regresión Logística 1)
42. Ejercicio de Programación 2(Módulos de ayuda de Regresión Logística 2)
43. Ejercicio de Programación 3 (Regresión Logística para Clasificación Binaria)
44. Redes Neuronales Artificiales; Concepto y análisis
45. Representación y Notación utilizada para construir Redes Neuronales Artificiales
46. Propagación hacia adelante en Redes Neuronales Artificiales; ejemplo a una neurona y una
red completa
47. Redes Neuronales Artificiales empleando vectorización; definición, ejemplo y justificación
48. Funciones de Activación
49. Intuiciones de por qué no se usan Funciones de Activación no lineales
50. Derivadas de las funciones de Activación
51. Descenso del Gradiente en Redes Neuronales Artificiales; Explicación, fórmulas y código
52. Intuición de la propagación hacia atrás en Redes Neuronales Artificiales
53. Inicialización Aleatoria en Redes Neuronales Artificiales
54. Evaluación Complementaria
55. Ejercicio de Programación 1 (Módulos de ayuda para NN con 1 capa oculta parte 1)
56. Ejercicio de Programación 2 (Módulos de ayuda para NN con 1 capa oculta parte 2)
57. Ejercicio de Programación 3 (Red Neuronal Artificial con 1 capa oculta)
58. Redes Neuronales Artificiales Profundas; Concepto, representación, significado de
representaciones profundas y notaciones para construirlas
59. Propagación hacia adelante en Redes Neuronales Artificiales Profundas
60. Dimensiones Correctas en Redes Neuronales Artificiales Profundas
61. Construcción de Redes Neuronales Profundas de cualquier número de capas por módulos
62. Hiperparámetros en Redes Neuronales Artificiales
63. Analogía de Redes Neuronales Artificiales y el cerebro humano
64. Evaluación Complementaria
65. Ejercicio de Programación 1 (Módulos de ayuda para NN Profunda parte 1)
66. Ejercicio de Programación 2(Módulos de ayuda para NN Profunda parte 2)
67. Ejercicio de Programación 3 (Red Neuronal Artificial Profunda)
Si estás interesando en ver tomar éste temario por favor envíame un mensaje, estoy feliz de ayudarte. :)
Opiniones
Todas nuestras evaluaciones son recolectadas por el servicio a cliente y son 100% confiables. Corresponden a experiencias reales de los alumnos que tomaron clase con Gabriel.
¡Perfecto! Paciencia, buena enseñanza bien explicado gracias por todas las practicas.
¡Perfecto! Es un profe que todas las clases prepara material, y te explica todas las bases para que pudiera llegar a entender algo tan completo como machine learning, dentro de sus clases tendrás prácticas que de verdad de van a volar la cabeza , a modo spoiler una de las prácticas es usar inteligencia artificial en tiempo real. De verdad de los mejores profes que he tenido , y vale totalmente la pena.
- Ninguno, todo ha sido con constante comunicación y flujo de estudio constante :DRespuesta de Gabriel :
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Recomendaciones externas
Las recomendaciones vienen del círculo más próximo al profesor
Muy inteligente, comprometido y le apasiona su área.
Estoy muy contenta con el aprendizaje adquirido con el maestro Gabriel.
Hizo que los algoritmos fueran algo muy sencillo de aprenderEs buen maestro, muy dedicado con lo que hace, responsable y muy entusiasta en su labor.
Es un muchacho que le gusta su trabajo, y le encanta lo que hace, lo cual hace que sea un buen maestro.
excelente maestro, tiene paciencia para explicar las cosas, se adapta a la forma de aprender de cada alumno
Es muy atento y paciente, eso es muy importante ya que siento que esos puntos sirven para que todos los alumnos que tenga aprendan se buena manera.
¡Excelente profesor! Muy atento a las necesidades de los alumnos, explica de manera detallada y sus clases son dinámicas, eso hace que te interese mucho más la materia, sin duda el mejor en AI
Es un excelente profesor!! Muy recomendado
Un maestro lleno de energía con pasión por lo que hace, clases dinámicas y llenas de aprendizaje que no dejan lugar al aburrimiento. Si quieres realmente aprender modelos de Machine Learning y Deep Learning con Gabriel lo puedes lograr.
Cuando tuve la oportunidad de tomar clases con Gabriel en el Instituto me sentí bastante cómoda e interesada con el temario de Machine Learning, aprendí muchísimo y fueron clases muy entretenidas con prácticas que son realmente útiles para poner los conocimientos en práctica. Lo recomiendo ampliamente. Es de los mejores de la nueva generación de profesores. :) 10/10
Tuve el placer y fortuna de que el profesor Gabriel me pudiera enseñar sobre Inteligencia Artificial (IA), desde lo más básico hasta lo más complejo, es muy claro y entendible sus clases, da muchos ejemplos de como las IA han avanzado gracias a ls tecnología y como apoya a las personas en diferentes áreas. Él desde el principio deja en claro que es algo a lo cual hay que darle mucha dedicación y él te brinda todas las herramientas posibles. Excelente profesor para saber aplicar estos conocimientos.
Villa te explica súper bien, todo detallado, cualquier duda que tengas el te la aclara, creo que será unos de los mejores profesores de la generación que viene
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Tarifas
Tarifa por hora
- $299
Paquetes por horas
- 5 hrs. $1495
- 10 hrs. $2990
Online
- $299/hr.
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