Curso

Redes Neuronales Artificiales & Deep Learning

• Redes neuronales artificiales

• Aplicaciones de las redes neuronales artificiales

• El algoritmo de aprendizaje del perceptrón

• El algoritmo de propagación de errores: Backpropagation

• Entrenamiento de redes neuronales

• Técnicas de regularización (cómo conseguir que una red aprenda mejor)

• Técnicas de optimización (cómo conseguir que una red aprenda más rápido)

• Redes convolutivas

• Capas softmax

• Modelos estocásticos: máquinas de Boltzmann y DBNs [Deep Belief Networks]

Extras

• Herramientas para deep learning

• XAI [eXplainable AI]

• IA generativa [Generative AI]

• LLM [Large Language Models]

• Aprendizaje automático [ML 101]

• Sobre el deep learning: IA360'2023, CEATIC'2019

• Autoencoders

• DSNs [Deep Stacking Networks]

• Cápsulas (a.k.a. CapsNets)

• GANs [Generative Adversarial Networks]: Modelos con adversario

• RNNs [Recurrent Neural Networks]: Redes recurrentes

• Mecanismos de atención (y "transformers")

• Word embeddings

• Reconocimiento de voz