Descripción

Aprenderás a dominar las bases y técnicas avanzadas para construir modelos de aprendizaje automático. Desde los perceptrones hasta las redes neuronales multicapa, explorarás cómo aplicar funciones de activación como ReLU y tanh, y comprenderás su impacto en la red. Aprenderás a implementar redes con scikit-learn, utilizar backpropagation para entrenar eficientemente los modelos, y aplicar técnicas de optimización y regularización para mejorar su rendimiento. Además, desarrollarás habilidades prácticas para gestionar modelos, incluyendo su guardado y recuperación para aplicaciones reales. Este curso te proporcionará las herramientas necesarias para comprender y construir redes neuronales complejas, llevándote desde los conceptos básicos hasta la implementación de soluciones avanzadas.