Unidad 2

Arquitecturas y tipos de capas en Redes Neuronales IA

Descripción de la unidad

Ingresa a la descripción de la unidad 2 para que visualices ¿qué vas a aprender? y ¿qué necesitas para realizar este trabajo?

Lección 1: Redes Neuronales Completamente conectadas

Descripción de la Lección

En este documento encuentras a detalle la descripción de la lección.

Actividad 1. Introducción a Redes Neuronales Completamente conectadas

Actividad 2. Modelos de redes neuronales en Keras

Actividad 3. Ejercicio práctico implementar una red neuronal para clasificación utilizando Keras

Actividad 4. Ejercicio práctico implementar una red neuronal para regresión utilizando Keras

Actividad 5. Redes neuronales completamente conectadas aplicadas en MNIST reconocimiento de dígitos manuscritos

Actividad 6. Redes neuronales completamente conectadas aplicadas en Fashion MNIST reconocimiento de prendas de vestir 

Actividad 7. Descargar bases de datos 

Actividad 8. Aplicación de redes neuronales completamente conectadas en problemas de clasificación utilizando Keras

Actividad 9. Aplicación de redes neuronales completamente conectadas en problemas de regresión utilizando Keras

Lección 2: Redes Neuronales Convolucionales

Descripción de la Lección

En este documento encuentras a detalle la descripción de la lección.

Actividad 1. Capa convolucional en una red neuronal

Actividad 2. Capa de pooling

Actividad 3. Redes Neuronal Convolucional aplicadas en MNIST reconocimiento de dígitos manuscritos

Actividad 4. Ejercicio: Implementación de una CNN para el reconocimiento de prendas de vestir Fashion MNIST

Actividad 5. Ejercicio: Implementación de CNN para Clasificación de Imágenes CIFAR10 y CIFAR100

Lección 3: Redes Neuronales Recurrentes (RNN)

Descripción de la Lección

En este documento encuentras a detalle la descripción de la lección.

Actividad 1. Introducción a Redes Neuronales Recurrentes (RNN)

Actividad 2. Series Temporales y pronósticos

Actividad 3. Construcción Redes Neuronales LSTM en Series Temporales

Actividad 4. Aplicación de Redes Neuronales LSTM en Series Temporales

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