Resumen
Explora arquitecturas de redes neuronales, desde las básicas hasta las más avanzadas, y aprende a aplicarlas a problemas del mundo real. Obtén ideas sobre cómo comenzar a utilizar redes neuronales en tus proyectos.
Programa de estudio
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- Introducción a las Redes Neuronales
-- Historia y Evolución
-- Conceptos Clave y Terminología
-- Inspiración Biológica
- Fundamentos de las Redes Neuronales
-- Neuronas y Perceptrones
-- Funciones de Activación
-- Adelantamiento y Retropropagación
-- Funciones de Pérdida
- Arquitecturas Básicas de Redes Neuronales
-- Redes de Capa Única
-- Perceptrones Multicapa (MLP)
- Entrenamiento de Redes Neuronales
-- Preparación de Datos
-- Descenso de Gradiente y Técnicas de Optimización
-- Sobreajuste y Regularización
- Arquitecturas Avanzadas
-- Redes Neuronales Convolucionales (CNNs)
-- Redes Neuronales Recurrentes (RNNs) y LSTMs
-- Aprendizaje por Transferencia
- Redes Neuronales Prácticas
-- Implementación de Redes Neuronales con Marcos Populares (por ejemplo, TensorFlow, PyTorch)
-- Construcción de un Modelo de Red Neuronal Simple
-- Evaluación y Ajuste del Modelo
- Aplicaciones en el Mundo Real
-- Clasificación de Imágenes
-- Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP)
-- Predicción de Series Temporales
- Tendencias Actuales y Direcciones Futuras
-- IA Explicable
-- Búsqueda de Arquitectura Neuronal
-- Investigación y Tecnologías Emergentes
- Cómo Comenzar con Tus Proyectos
-- Identificación de Problemas Adecuados para Redes Neuronales
-- Consideraciones para el Despliegue en el Mundo Real
-- Recursos y Rutas de Aprendizaje Adicionales
- Conclusión del Curso
-- Resumen de Conceptos Clave
-- Sesión de Preguntas y Respuestas e Interacción
-- Próximos Pasos en el Viaje de Redes Neuronales
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