Redes Neuronales

Resumen

Dive deep into the theory and implementation of Neural Networks. This course will have you implementing tools at the heart of modern AI such as Perceptrons, activation functions, and the crucial components of multi-layer Neural Networks.

All of this without the help of high-level libraries leaves you with a profound understanding of the underpinning mechanisms.

Programa

• Unidad 1: Construcción de un Modelo de Perceptrón
Construcción de un Perceptrón para la Simulación de Puerta Lógica AND
Depuración del Cálculo de Sumatoria del Perceptrón
Simulación de la Lógica de Activación del Perceptrón
• Unidad 2: Funciones de Activación en C++
Implementación de la Función Escalón en C++
Visualización de las Funciones Sigmoide y Tangente Hiperbólica
Visualización de las Funciones ReLU y Softplus
• Unidad 3: Retropropagación en Redes Neuronales
Entrenamiento de la Red Neuronal para el Problema XOR
Implementación de Predicción de la Red Neuronal
Implementación de Actualización de Pesos de la Red Neuronal
Tarea de Mejora de la Red Neuronal

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Materias

Artificial Intelligence