Redes Neuronales - Conferencia 24b

Resumen

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Desentraña las complejidades de las Redes Neuronales con esta clase perspicaz centrada en comprender sus intrincados aspectos estructurales. La Clase 24b se adentra en la clase de hipótesis y en los mecanismos de la propagación hacia adelante esenciales para hacer predicciones informadas.

Perfecto para aquellos que estudian Inteligencia Artificial o Ciencia de la Computación.

Disponible en YouTube, esta sesión es parte de una serie de cursos en línea exhaustiva traída por la universidad. Cementa tus conocimientos explorando estos conceptos vitales involucrados en el desarrollo moderno de la IA.

Programa de estudio

• Introducción a las Redes Neuronales
Visión general de las redes neuronales y sus aplicaciones
Importancia del entendimiento estructural en redes neuronales
• Clase de Hipótesis en Redes Neuronales
Definición e importancia de la clase de hipótesis
Factores que afectan la clase de hipótesis
Ejemplos de clases de hipótesis en redes neuronales
• Arquitectura de Redes Neuronales
Capas y estructura de neuronas
Funciones de activación
Visión general de arquitecturas comunes (por ejemplo, feedforward, convolucional, recurrente)
• Propagación Hacia Adelante
Explicación de la propagación hacia adelante
Formulación matemática de la propagación hacia adelante en una red neuronal
Ejemplo paso a paso de la propagación hacia adelante
• Realización de Predicciones con Redes Neuronales
Comprensión de la capa de salida e interpretación de las predicciones
Métricas de evaluación para predicciones (por ejemplo, precisión, funciones de pérdida)
• Estudio de Caso: Propagación Hacia Adelante en Acción
Aplicación de la propagación hacia adelante a un conjunto de datos de muestra
Análisis del impacto de diferentes arquitecturas en las predicciones
• Resumen y Preguntas y Respuestas
Resumen de conceptos clave
Espacio abierto para preguntas y discusión sobre los temas cubiertos

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Asignaturas

Ciencias de la Computación