Redes Neuronales - ¿Por Dónde Empiezo?

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

• 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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Asignaturas

Charlas de Conferencia