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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Asignaturas

Charlas de Conferencia