Duración: 4 horas

Descubre cómo funcionan las redes neuronales desde los fundamentos hasta aplicaciones prácticas.

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¿Qué aprenderás?

Aprenderás qué son las redes neuronales y cómo se inspiran en el cerebro humano.

Entenderás los conceptos clave del Deep Learning y sus aplicaciones actuales.

Dominarás el funcionamiento matemático de una neurona artificial.

Explorarás cómo fluye la información en una red mediante la propagación hacia adelante.

Comprenderás cómo aprenden las redes usando retropropagación y optimización.

Implementarás redes neuronales con Keras y PyTorch.

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Contenido del curso

Módulo Descripción
Módulo 1: Fundamentos Conceptuales de Deep Learning
En este módulo se presentarán los conceptos básicos del Deep Learning, incluyendo qué son las redes neuronales, sus aplicaciones, diferencias entre neuronas naturales y artificiales, y una introducción a los modelos como la regresión logística.
Módulo 2: Modelado Matemático de Neuronas Artificiales
Se explorará el funcionamiento interno de las neuronas artificiales desde una perspectiva matemática, abarcando funciones de activación como la sigmoidal, su implementación práctica, y cómo se construyen redes feedforward.
Módulo 3: Propagación hacia Adelante (Forward Propagation)
Este módulo se enfocará en cómo fluye la información a través de una red neuronal, cubriendo la propagación hacia adelante, las expresiones matemáticas involucradas, y el entrenamiento básico de una red.
Módulo 4: Propagación hacia Atrás (Backward Propagation)
Se explicará cómo las redes neuronales aprenden mediante la retropropagación del error, abordando funciones de pérdida, descenso del gradiente y otros métodos de optimización para ajustar los pesos de la red.
Módulo 5: Implementación de Redes Neuronales en Keras y PyTorch
En este módulo final se aplicará lo aprendido para implementar redes neuronales reales utilizando las librerías Keras y PyTorch, incluyendo exploración de arquitecturas alternativas y un cierre del curso.
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Descripción del Curso

Explora el poder del Deep Learning con este curso diseñado para llevarte desde los conceptos fundamentales hasta la implementación de redes neuronales con Keras y PyTorch. A lo largo del curso comprenderás cómo funcionan las redes neuronales desde cero, dominarás los principios matemáticos que las sustentan, y aprenderás a entrenarlas eficazmente utilizando técnicas modernas de propagación hacia adelante y hacia atrás. Este curso es ideal para quienes buscan iniciarse en el mundo de Deep Learning o fortalecer su base técnica con un enfoque claro, práctico y orientado a resultados reales.
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¿Qué incluye el curso?

  • Clases teóricas claras con ejemplos reales.
  • Ejercicios guiados y notebooks en Colab listos para usar.
  • Actividades con código incompleto para que practiques resolviendo.
  • Acceso a recursos descargables y bibliografía recomendada.
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Público objetivo

  • Estudiantes y profesionales que deseen iniciarse en el mundo del Deep Learning.
  • Personas con interés en comprender cómo funcionan las redes neuronales desde cero.
  • Programadores con nociones básicas de Python que quieran aprender a construir modelos con Keras y PyTorch.
  • Este curso es ideal como primer paso antes de avanzar a aplicaciones más complejas como Computer Vision o NLP.