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Temario del curso
DÍA 1 - REDES NEURONALES ARTIFICIALES
Introducción y estructura de ANN.
- Bioneuronas lógicas y neuronas artificiales.
- Modelo de una ANN.
- Funciones de activación utilizadas en las ANN.
- Clases típicas de arquitecturas de red .
Mathematical Fundamentos y mecanismos de aprendizaje.
- Revisión del álgebra vectorial y matricial.
- Conceptos de espacio de estados.
- Conceptos de optimización.
- Aprendizaje de corrección de errores.
- Aprendizaje basado en la memoria.
- Aprendizaje hebbiano.
- Aprendizaje competitivo.
Perceptrones de una sola capa.
- Estructura y aprendizaje de los perceptrones.
- Clasificador de patrones: introducción y clasificadores de Bayes.
- Perceptrón como clasificador de patrones.
- Convergencia de perceptrones.
- Limitaciones de los perceptrones.
Feedforward ANN.
- Estructuras de redes feedforward multicapa.
- Algoritmo de propagación hacia atrás.
- Retropropagación: formación y convergencia.
- Aproximación funcional con retropropagación.
- Cuestiones prácticas y de diseño del aprendizaje de la retropropagación.
Redes de función de base radial.
- Separabilidad e interpolación de patrones.
- Teoría de la Regularización.
- Redes de regularización y RBF.
- Diseño y formación de redes RBF.
- Propiedades de aproximación de RBF.
Aprendizaje competitivo y autoorganización ANN.
- Procedimientos generales de agrupación.
- Cuantización de vectores de aprendizaje (LVQ).
- Algoritmos y arquitecturas de aprendizaje competitivos.
- Mapas de características autoorganizados.
- Propiedades de los mapas de características.
Difuso Neural Networks.
- Sistemas neuro-difusos.
- Antecedentes de conjuntos difusos y lógica.
- Diseño de tallos peludos.
- Diseño de ANNs difusas.
Aplicaciones
- Se discutirán algunos ejemplos de aplicaciones de redes neuronales, sus ventajas y problemas.
DÍA -2 APRENDIZAJE AUTOMÁTICO
- El marco de aprendizaje del PAC
- Garantías para un conjunto finito de hipótesis: caso coherente
- Garantías para un conjunto finito de hipótesis: caso inconsistente
- Generalidades
- CV determinista. Escenarios estocásticos
- Ruido de error de Bayes
- Errores de estimación y aproximación
- Selección de modelos
- Radmeacher Complejidad y VC – Dimensión
- Sesgo: compensación de varianza
- Regularización
- Sobreajuste
- Validación
- Máquinas de vectores de soporte
- Kriging (regresión del proceso gaussiano)
- PCA y PCA del kernel
- Mapas de Autoorganización (SOM)
- Espacio vectorial inducido por el kernel
- Mercer Kernels y Kernel: métricas de similitud inducida
- Reinforcement Learning
DÍA 3 - APRENDIZAJE PROFUNDO
Esto se enseñará en relación a los temas tratados en el Día 1 y el Día 2
- Regresión Logística y Softmax
- Codificadores automáticos dispersos
- Vectorización, PCA y Blanqueamiento
- Aprendizaje autodidacta
- Redes profundas
- Decodificadores lineales
- Convolución y agrupación
- Codificación dispersa
- Análisis independiente de componentes
- Análisis de correlación canónica
- Demostraciones y aplicaciones
Requerimientos
Good comprensión de las matemáticas.
Good Comprensión de la estadística básica.
No se requieren habilidades básicas de programación, pero se recomiendan.
21 Horas
Formación Corporativa a Medida
Soluciones de formación diseñadas exclusivamente para empresas.
- Contenido personalizado: Adaptamos el temario y los ejercicios prácticos a los objetivos y necesidades reales del proyecto.
- Calendario flexible: Fechas y horarios adaptados a la agenda de su equipo.
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Testimonios (2)
Trabajando desde principios fundamentales de manera enfocada y pasando a aplicar estudios de caso en el mismo día
Maggie Webb - Department of Jobs, Regions, and Precincts
Curso - Artificial Neural Networks, Machine Learning, Deep Thinking
Traducción Automática
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Jonathan Blease
Curso - Artificial Neural Networks, Machine Learning, Deep Thinking
Traducción Automática
