Programa del Curso

Introducción a Neural Networks

  1. ¿Qué son Neural Networks?
  2. Estado actual de la aplicación de redes neuronales
  3. Neural Networks vs modelos de regresión
  4. Aprendizaje supervisado y no supervisado

Resumen de paquetes disponibles

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

Aplicación de Neural Networks

  • Concepto de neuronas y redes neuronales
  • Un modelo simplificado del cerebro
  • Oportunidades con las neuronas
  • El problema XOR y la naturaleza de la distribución de valores
  • La naturaleza polimórfica del sigmoide
  • Otras funciones activadas
  • Construcción de redes neuronales
  • Concepto de conexión entre neuronas
  • Redes neuronales como nodos
  • Creación de una red
  • Neuronas
  • Capas
  • Escalas
  • Datos de entrada y salida
  • Rango 0 a 1
  • Normalización
  • Aprendizaje Neural Networks
  • Retropropagación
  • Pasos de propagación
  • Algoritmos de entrenamiento de la red
  • Rango de aplicaciones
  • Estimación
  • Problemas con la posibilidad de aproximación mediante
  • Ejemplos
  • OCR y reconocimiento de patrones en imágenes
  • Otras aplicaciones
  • Implementar un modelo de red neuronal para predecir los precios de las acciones de empresas listadas

Requerimientos

Programming en cualquier lenguaje de programación recomendado.

 14 Horas

Número de participantes


Precio por Participante​

Testimonios (3)

Próximos cursos

Categorías Relacionadas