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
- Aprendizaje de máquina
- Introducción al aprendizaje estadístico
- Regresión Lineal
- Perceptrón
- Redes FeedForward
- Aprendizaje en redes neuronales
- Radial Basis Networks
- AutoEnconders
- Redes neuronales recurrentes
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https://www.youtube.com/playlist?list=PLU7812vud7zI910scXPQ_i8S9xeZ5c6JX