Las redes neuronales son sistemas de procesamiento de información inspirados en el funcionamiento del cerebro humano. Estas estructuras matemáticas conectan “neuronas artificiales” en capas, permitiendo que los datos fluyan desde una entrada hasta una salida, transformándose en cada paso.
A diferencia de la programación tradicional, donde cada instrucción debe ser escrita de forma explícita, las redes neuronales “aprenden” de los datos, ajustando sus conexiones internas para mejorar en tareas específicas.
El aprendizaje ocurre mediante un proceso llamado entrenamiento, donde se alimenta a la red con miles o millones de ejemplos. Durante este proceso, cada conexión entre neuronas recibe un “peso” que determina su importancia.
Estos pesos se ajustan automáticamente según los errores cometidos en cada predicción, siguiendo algoritmos como la retropropagación. El resultado es un sistema capaz de reconocer patrones complejos que serían casi imposibles de programar a mano.
La potencia de las redes neuronales está en su versatilidad. Desde el reconocimiento facial en teléfonos hasta la traducción automática de idiomas, pasando por diagnósticos médicos y vehículos autónomos, estas estructuras impulsan numerosas aplicaciones de nuestra vida diaria.
Un curso creado por Nick Ovchinnikov donde aprenderás a construir redes neuronales desde cero, sin usar bibliotecas externas. Esta formación, con valor original de 1.099 MX$, está disponible completamente gratis por tiempo limitado usando el cupón 9D9787E7876D4A9AB946. La oferta termina en 4 días, así que es buen momento para aprovechar esta oportunidad.
En “Building a Neural Network from Zero” no usarás herramientas ya existentes, sino que construirás cada parte básica de una red neuronal paso a paso.
El curso incluye 4 horas de video que puedes ver cuando quieras, organizadas en 2 secciones y 14 clases, donde verás desde los conceptos básicos hasta aplicaciones reales para clasificar imágenes.
El contenido del curso te llevará desde las bases matemáticas hasta ejemplos útiles:
- Diferenciación numérica: Aprenderás tres métodos para calcular gradientes
- Descenso de gradiente: Lo implementarás en múltiples dimensiones
- Técnicas de optimización: Desarrollarás algoritmos como SGD con momentum
- Partes esenciales: Crearás capas, funciones de activación y funciones de pérdida desde cero
- Redes completas: Construirás un sistema similar a PyTorch para entrenar redes neuronales
- Ejemplo real: Aplicarás lo aprendido al desafío de clasificación Fashion-MNIST
El profesor, Nick Ovchinnikov, es ingeniero de software especializado en matemáticas, aprendizaje automático y ciencia de datos, con una valoración de 4,3/5 basada en más de 1.500 opiniones. Su método te ayudará a entender cómo funcionan las redes neuronales por dentro, en lugar de verlas como sistemas misteriosos.
Para sacar provecho de este curso, necesitas conocimientos básicos de Python y familiaridad con conceptos de álgebra lineal como vectores y matrices. El curso está pensado tanto para principiantes que quieren entender cómo funcionan las redes neuronales, como para personas que ya conocen algo de aprendizaje automático y quieren aprender más con ejemplos.
Al terminar, no solo habrás creado una red neuronal completa desde cero, sino que recibirás un certificado que puedes añadir a tu currículum.
¿Cómo obtener el curso gratis?
- Haz clic en el botón “Obtener Gratis” que encontrarás más abajo
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