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Programa del Curso
Introducción a Neural Networks
- ¿Qué son Neural Networks?
- Estado actual de la aplicación de redes neuronales
- Neural Networks vs modelos de regresión
- Aprendizaje supervisado y no supervisado
Resumen de paquetes disponibles
- nnet, neuralnet y otros
- Diferencias entre paquetes y sus limitaciones
- 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
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