Temario 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.

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