Introducción a las Redes Neuronales

Resumen

Explora los fundamentos, la intuición y las aplicaciones de las redes neuronales en el aprendizaje automático. Aprenda sobre su inspiración histórica, conceptos matemáticos y herramientas prácticas para desarrollar soluciones de inteligencia artificial.

Programa de estudio

- Introducción a las Redes Neuronales -- Visión General de las Redes Neuronales -- Inspiraciones Históricas y Análogos Biológicos -- Importancia en el Aprendizaje Automático - Conceptos Fundamentales de las Redes Neuronales -- Neuronas y Perceptrones -- La Arquitectura de las Redes Neuronales -- Funciones de Activación - Fundamentos Matemáticos -- Conceptos Básicos de Álgebra Lineal -- Bloques de Construcción: Pesos, Sesgos y Capas -- El Papel de la Diferenciación y el Descenso del Gradiente - Entrenamiento de Redes Neuronales -- Propagación Hacia Adelante y Hacia Atrás -- Funciones de Pérdida y Técnicas de Optimización -- Métodos de Regularización - Arquitecturas Populares de Redes Neuronales -- Redes Neuronales Feedforward -- Redes Neuronales Convolucionales (CNNs) -- Redes Neuronales Recurrentes (RNNs) - Herramientas y Bibliotecas para el Desarrollo de Redes Neuronales -- Visión General de Marcos Populares (TensorFlow, PyTorch) -- Construcción de una Red Neuronal Sencilla con Python -- Proyecto Práctico: Clasificación de Imágenes - Aplicaciones de las Redes Neuronales -- Visión por Computador -- Procesamiento de Lenguaje Natural -- Aprendizaje por Refuerzo - Desafíos y Limitaciones -- Sobreajuste y Subajuste -- Interpretabilidad y Explicabilidad -- Consideraciones Éticas en Soluciones de IA - Direcciones Futuras y Tendencias en Redes Neuronales -- Arquitecturas Emergentes -- Integración de Redes Neuronales con Otras Tecnologías de IA - Revisión del Curso y Próximos Pasos -- Resumen de Conceptos Clave -- Recursos Recomendados para el Aprendizaje Adicional -- Proyecto Final: Desarrolla tu Propia Solución de Red Neuronal

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