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Temario del curso

Introducción a las redes neuronales

  1. ¿Qué son las redes neuronales?
  2. Estado actual de la aplicación de redes neuronales
  3. Redes neuronales frente a modelos de regresión
  4. Aprendizaje supervisado y no supervisado

Visión general de los paquetes disponibles

  1. nnet, neuralnet y otros
  2. Diferencias entre paquetes y sus limitaciones
  3. Visualización de redes neuronales

Aplicación de redes neuronales

  • Concepto de neuronas y redes neuronales
  • Un modelo simplificado del cerebro
  • Oportunidad de la neurona
  • Problema XOR y la naturaleza de la distribución de valores
  • La naturaleza polimórfica de la función sigmoide
  • Otras funciones de activación
  • Construcción de redes neuronales
  • Concepto de conexión entre neuronas
  • Red neuronal como nodos
  • Construcción de una red
  • Neuronas
  • Capas
  • Escalas
  • Datos de entrada y salida
  • Rango de 0 a 1
  • Normalización
  • Aprendizaje de redes neuronales
  • Retropropagación
  • Pasos de propagación
  • Algoritmos de entrenamiento de redes
  • Rango de aplicación
  • Estimación
  • Problemas relacionados con la posibilidad de aproximación por
  • Ejemplos
  • Reconocimiento de patrones OCR e imágenes
  • Otras aplicaciones
  • Implementación de un proyecto de modelado con red neuronal para predecir los precios de las acciones de empresas cotizadas

Requerimientos

Se recomienda tener conocimientos de programación en cualquier lenguaje de programación.

 14 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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