Resumen
Explore los fundamentos de las redes neuronales, desde la inspiración biológica hasta las aplicaciones prácticas. Aprenda conceptos clave, fundamentos matemáticos y herramientas para desarrollar soluciones de aprendizaje automático utilizando redes neuronales.
Programa de estudio
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- Introducción a las Redes Neuronales
-- Panorama general y contexto histórico
-- Inspiración biológica y analogía con las neuronas humanas
- Fundamentos Matemáticos
-- Neuronas como modelos matemáticos
-- Funciones de activación (sigmoide, ReLU, etc.)
-- Funciones de pérdida y optimización
- Tipos de Redes Neuronales
-- Redes neuronales de alimentación directa
-- Redes neuronales convolucionales (CNNs)
-- Redes neuronales recurrentes (RNNs)
- Arquitectura de Redes Neuronales
-- Capas y nodos
-- Inicialización de pesos y sesgos
-- Retropropagación y descenso de gradiente
- Implementación Práctica
-- Configuración de un entorno de desarrollo (Python, TensorFlow, PyTorch)
-- Construcción de redes neuronales simples
-- Entrenamiento y evaluación de modelos
- Temas Avanzados
-- Técnicas de regularización (dropout, normalización L2)
-- Ajuste de hiperparámetros
-- Aprendizaje por transferencia
- Aplicaciones en el Mundo Real
-- Clasificación de imágenes y detección de objetos
-- Procesamiento del lenguaje natural
-- Predicción de series temporales
- Consideraciones Éticas y Tendencias Futuras
-- Sesgo y equidad en la IA
-- El futuro de las redes neuronales y los avances en IA
- Recursos y Aprendizaje Adicional
-- Libros de texto y artículos clave
-- Cursos en línea y tutoriales
- Trabajo de Proyecto
-- Desarrollar una aplicación simple de red neuronal desde cero
-- Presentar hallazgos y lecciones aprendidas
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