Demostración de Redes Neuronales: Comprensión de Modelos de IA/ML

Resumen

Programa de estudio

• Introducción a las Redes Neuronales
Visión general de Modelos de IA/ML
Desarrollo Histórico de las Redes Neuronales
Conceptos Clave: Neuronas, Capas y Funciones de Activación
• Arquitectura de las Redes Neuronales
Estructura y Componentes: Capas de Entrada, Ocultas y de Salida
Tipos de Redes Neuronales: Feedforward, Recurrente, Convolucional
Funciones de Activación: Sigmoide, ReLU, Tanh
• Entrenamiento de Redes Neuronales
Preprocesamiento de Datos y Escalado de Características
Funciones de Costo y Minimización de Errores
Retropropagación y Descenso de Gradiente
• Aplicaciones en Reconocimiento de Imágenes
Comprendiendo las Redes Neuronales Convolucionales (CNNs)
Técnicas de Procesamiento de Imágenes
Exploración de Casos de Uso en el Mundo Real
• Aplicaciones en Procesamiento del Habla
Visión General de Redes Neuronales Recurrentes (RNNs) y Memoria a Largo Corto Plazo (LSTM)
Flujo de Reconocimiento del Habla
Ejemplos y Estudios de Caso
• Aplicaciones en Comprensión del Lenguaje Natural
Introducción a Transformadores y BERT
Análisis de Sentimientos y Traducción de Lenguaje
Implementaciones Prácticas y Herramientas
• Desafíos y Mejores Prácticas
Problemas de Sobreajuste y Subajuste
Técnicas de Regularización: Dropout, Regularización L2
Ajuste de Hiperparámetros y Optimización de Modelos
• Tendencias Futuras y Consideraciones Éticas
Avances en Tecnologías de Aprendizaje Profundo
Implicaciones Éticas en el Despliegue de IA
IA Responsable y Equidad
• Conclusión y Aprendizaje Adicional
Resumen de Conceptos Clave
Recursos para Continuar la Exploración
Discusión sobre Direcciones Futuras en Redes Neuronales e IA

---

Asignaturas

Ciencias de la Computación