Introducción a las redes neuronales: un enfoque interpretativo

Resumen

El curso presentará las nociones esenciales para comprender el diseño y la implementación de redes neuronales. Para esto, se revisarán conceptos básicos sobre aprendizaje de máquina, inferencia estadística y optimización. Se revisarán arquitecturas específicas, tales como el perceptrón, redes FeedForward, Radial Basis Networks, AutoEncoders y Redes Recurrentes. Además de presentar la teoría que envuelve las redes neuronales, se buscará desarrollar una conciencia interpretativa a partir de ejemplos concretos, principalmente ligados a lenguaje natural y a las problemáticas que los participantes presenten.

Curso por: Víctor Mijangos. Colaborador de Comunidad Elotl, Facultad de Inegniería UNAM

Contenido

• Aprendizaje de máquina
• Introducción al aprendizaje estadístico
• Regresión Lineal
• Perceptrón
• Redes FeedForward
• Aprendizaje en redes neuronales
• Radial Basis Networks
• AutoEnconders
• Redes neuronales recurrentes

Videos (en proceso)

Pueden consultarse videos sobre los temas en:

https://www.youtube.com/playlist?list=PLU7812vud7zI910scXPQ_i8S9xeZ5c6JX