Entradas

Inteligencia Artificial en tu Idioma

Imagen
Por Phd. Carolina Figueroa, experta en IA y académica de la Universidad del Bío Bío Versión Spotify El Podcast "Inteligencia Artificial en tu Idioma" es una iniciativa educativa diseñada específicamente para brindar apoyo a los estudiantes de pregrado que están cursando carreras relacionadas con la ingeniería informática y desean fortalecer sus conocimientos en el campo de la Inteligencia Artificial (IA). La intención principal de este podcast es proporcionar un recurso adicional a las clases tradicionales y ayudar a los estudiantes a comprender conceptos y tendencias clave en el mundo de la IA de una manera accesible y amigable. Escucha cada potcast aquí .  

Mini video

Imagen
Presentación Siguiendo los requerimientos del Módulo V: Aprendizaje Profundo con Python y Asistentes Inteligentes del Diplomado de Inteligencia Artificial e Innovación Educativa, presentamos este mini video respecto al Algoritmo k-Means: Para reforzar tus conocimientos puedes revisar también:

Desafiando los Límites: Explorando Redes Neuronales Avanzadas

Imagen
Redes Neuronales Avanzadas En esta última entrega de nuestro viaje, nos adentraremos en el emocionante mundo de las Redes Neuronales Avanzadas. Exploraremos arquitecturas y técnicas que han llevado el aprendizaje profundo a nuevas alturas, permitiendo abordar problemas más complejos y lograr resultados más sorprendentes. Conoceremos las Redes Neuronales Recurrentes (RNN) que son expertas en trabajar con secuencias de datos, ideales para tareas como el procesamiento de lenguaje natural y la predicción de series temporales. Además, nos sumergiremos en las Redes Neuronales Generativas (GAN), capaces de crear contenido nuevo y realista, desde imágenes hasta música. Las redes neuronales avanzadas son modelos de aprendizaje profundo más complejos que las redes neuronales simples. Incorporan arquitecturas más elaboradas y algoritmos de entrenamiento más potentes. Algunos ejemplos incluyen redes neuronales convolucionales (CNN), redes neuronales recurrentes (RNN), redes antagoni...

Desentrañando el Poder Visual: Redes Neuronales Convolucionales en Acción

Imagen
Redes Neuronales Convolucionales (Imágenes): En esta oportinidad, exploraremos un avance crucial en el aprendizaje profundo: las Redes Neuronales Convolucionales (CNN). Diseñadas específicamente para procesar datos visuales, las CNN han transformado la manera en que abordamos problemas de reconocimiento de imágenes. Entenderemos cómo las capas convolucionales detectan patrones visuales como bordes y texturas y cómo las capas de agrupación reducen la dimensionalidad para extraer características relevantes. Nos sumergiremos en ejemplos prácticos, incluyendo la clasificación de dígitos escritos a mano (MNIST dataset), para apreciar la eficacia de las CNN en la visión por computadora. Conceptos claves: Redes neuronales convolucionales (CNNs): Un tipo de red neuronal artificial que se utiliza para procesar imágenes y datos espaciales. Convolución: Una operación matemática que se utiliza para detectar patrones en imágenes. Pooling: Una operación matemática que se utiliza para reducir la d...

Descifrando la Magia del Perceptrón Multicapa: Desafíos XOR y la Elegancia de Backpropagation

Imagen
Perceptrón Multicapa (XOR, Backpropagation): En esta entrega, nos sumergiremos en el mundo más complejo del Perceptrón Multicapa (MLP), una estructura que permite abordar problemas que el Perceptrón Simple no puede resolver, como el famoso problema XOR. Exploraremos cómo el MLP organiza capas de neuronas para aprender patrones más abstractos y realizar operaciones lógicas más avanzadas. Además, introduciremos el algoritmo de Backpropagation, una técnica fundamental en el aprendizaje profundo. Comprenderemos cómo este algoritmo ajusta los pesos de manera inteligente, permitiendo que la red aprenda de sus errores y mejore sus predicciones con cada iteración. Perceptrón multicapa:   Es un tipo de red neuronal artificial con dos o más capas de neuronas, de tal manera que tiene capacidad para resolver problemas que no son linealmente separables, lo cual es la principal limitación del perpectrón simple.  El perceptrón multicapa puede estar totalmente o localmente conectado. En el ...

Redes Neuronales Convolucionales (Números, Imágenes)

 Redes Neuronales Convolucionales

Perceptrón Simple (Not, AND, OR):

Imagen
 El Perceptrón Un perceptrón simple es un tipo de red neuronal artificial que tiene una sola capa de nodos. Cada nodo representa una neurona, y las conexiones entre los nodos representan las sinapsis.   La función de activación de un perceptrón simple es generalmente una función lineal, como la función escalón o la función sigmoidea. Los perceptrones simples se pueden utilizar para implementar funciones booleanas simples, como la negación (NOT), la conjunción (AND) y la disyunción (OR). Daremos un paso más profundo al introducir el Perceptrón Simple y su aplicación en operadores lógicos NOT, AND y OR. Exploraremos cómo un solo perceptrón puede realizar tareas simples pero fundamentales. Comprenderemos la importancia de los pesos y umbrales en la toma de decisiones y cómo estas unidades básicas son el punto de partida para estructuras más complejas.  Operador NOT El modelo tiene una sola capa de neuronas con una sola unidad de salida. La función de activación de la ne...