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Temario del curso
Introducción a las redes neuronales
- ¿Qué son las redes neuronales?
- Estado actual de la aplicación de redes neuronales
- Redes neuronales frente a modelos de regresión
- Aprendizaje supervisado y no supervisado
Visión general de los paquetes disponibles
- nnet, neuralnet y otros
- Diferencias entre paquetes y sus limitaciones
- 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
Testimonios (3)
I mostly enjoyed the graphs in R :))).
Faculty of Economics and Business Zagreb
Curso - Neural Network in R
Traducción Automática
We gained some knowledge about NN in general, and what was the most interesting for me were the new types of NN that are popular nowadays.
Tea Poklepovic
Curso - Neural Network in R
Traducción Automática
I liked the new insights in deep machine learning.
Josip Arneric
Curso - Neural Network in R
Traducción Automática