Lo que necesitas saber antes de
que comiences
Comienza 4 July 2025 00:21
Termina 4 July 2025
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Segundos
59 minutes
Actualización opcional disponible
Not Specified
Progreso a tu propio ritmo
Free Video
Actualización opcional disponible
Resumen
Programa de estudio
- Introducción a las Redes Neuronales
- Sesgos Inductivos Computacionales
- Redes Neuronales Artificiales Espaciotemporales
- Diseño de Redes Espaciotemporales con Sesgos Inductivos
- Análisis y Evaluación de Sesgos Inductivos
- Implicaciones para la Ciencia de Redes
- Aplicaciones en Aprendizaje Automático
- Implementación Práctica
- Desafíos y Preguntas Abiertas
- Proyecto Final
- Revisión y Cierre del Curso
Visión general de las Redes Neuronales Artificiales (ANNs)
Conceptos básicos de los Datos Espaciotemporales
Sesgos Inductivos en el Aprendizaje Automático
Definición e Importancia
Tipos de Sesgos Inductivos en Redes Neuronales
Arquitectura de Redes Espaciotemporales
Componentes clave: Capas Convolucionales y Recurrentes
Ejemplos de Datos Espaciotemporales
Incorporación de Sesgos en la Arquitectura de la Red
Compromisos y Optimización
Métricas de Rendimiento para Redes Espaciotemporales
Estudios de Caso: Éxitos y Fracasos
Rol de los Sesgos Inductivos en el Modelado de Redes
Aplicaciones en Sistemas Complejos
Casos de Uso: Predicción Temporal y Reconocimiento de Patrones Espaciotemporales
Tendencias Actuales y Direcciones Futuras
Herramientas y Frameworks para Construir Redes Espaciotemporales
Proyecto Práctico: Diseñar y Probar un Modelo Espaciotemporal
Limitaciones de los Enfoques Actuales
Direcciones para Investigación Futura
Integración de los Conceptos del Curso
Desarrollo y Presentación de una ANN Espaciotemporal con Sesgos Inductivos
Puntos Clave
Discusión sobre el Futuro de las Redes Espaciotemporales en la IA
Asignaturas
Ciencias de la computación