Explorando el Aprendizaje Profundo: Un Viaje por el Mundo de las Redes Neuronales

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 .  

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:

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...

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...

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