Resumen
Emprende un viaje a través del intrincado mundo de las redes neuronales artificiales, diseñado para introducirte tanto en sus teorías fundamentales como en sus aplicaciones de vanguardia. Inicia tu aprendizaje con los fundamentos de las redes neuronales biológicas antes de profundizar en estructuras complejas como Redes Neuronales Convolucionales Profundas (CNNs) y Redes Generativas Antagónicas (GANs).
Este curso, ofrecido por la Universidad de Chang'an y disponible a través de XuetangX, es perfecto para aquellos que desean profundizar su comprensión de los modelos de redes neuronales. Estudia una amplia gama de modelos, incluyendo Perceptrones, Propagación hacia Atrás, redes de Función de Base Radial (RBF), Adaline, redes de Hopfield, redes de Elman, AdaBoost, y Mapas Auto-Organizados de Características (SOFM).
A lo largo del curso, no sólo comprenderás el trasfondo teórico de estas redes, sino que también obtendrás información sobre sus implementaciones prácticas en el mundo real. Esta progresión desde modelos neuronales básicos hasta arquitecturas de aprendizaje profundo avanzadas asegura una educación integral que une los mundos natural y artificial.
