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Introducción a las Redes Neuronales
Si eres un ingeniero, estudiante de ingeniería o aficionado con conocimientos matemáticos y de programación, este curso sobre redes neuronales te puede interesar.

Descripción del curso
Las redes neuronales son un paradigma de aprendizaje y procesamiento automático inspirado en el funcionamiento del sistema nervioso de los animales.
Este curso te enseñará los conceptos básicos de las redes neuronales artificiales y podrás conocer los algoritmos básicos para resolver problemas de reconocimienmto-clasificación de imagenes y sonido. Tu podrás entender cómo funcionan y cómo aplicarlas para un problema especitifico. El contenido del curso es:
1.- Aplicaciones de las Redes Neuronales Artificiales
2.- Redes neuronales biologicas
3.- Redes neuronales artificiales
4.- Red Perceptron
5.- Red Adaline
6.- Red Multicapa - Retropropagación
Conocimientos previos necesarios: matemáticas y experiencia en programación. Los ejemplos mostrados en el curso son hechos en MATLAB.
Contenido del curso
- Aplicaciones de Redes Neuronales11:39AVANCE
Redes Neuronales Biológicas
13:35- Introducción a las Redes Neuronales Biológicas00:23
- Estructura de una Neurona Biológica02:05
- Neuronas Biológicas superveloces02:45
- Potencial de Acción03:29
- Sinapsis03:08
- Funcionamiento de las Neuronas Biológicas01:45
Redes Neuronales Artificiales
20:27- Introducción a las Redes Neuronales Artificiales01:06
- Neurona Artificial04:20
- Red Neuronal Monocapa05:04
- Funciones de Activación03:18
- Red Neuronal Multicapa06:39
Red Perceptron
47:38- Introducción00:31
- Frontera de Decisión08:18
- Mi primer red neuronal09:55
- Separabilidad Lineal05:06
- Aprendizaje Perceptron06:44
- Reconocimiento de numeros en 7 segmentos08:03
- Limitaciones del Aprendizaje Perceptron07:01
- Resumen02:00
Red Adaline
01:03:45- Introducción01:21
- Aprendizaje de Widrow-Hoff para una sola neurona19:50
- Regla W-H para una red monocapa y ejercicios12:32
- Reconocimiento de Numeros Manuscritos11:00
- Método de Descenso por Gradiente06:57
- Aprendizaje de Widrow-Hoff Iterativo10:08
- Resumen01:57
Red Multicapa y Retropropagación
01:13:33- Introducción00:56
- Deducción del Algoritmo de Retropropagación21:43
- Algoritmo de Retropropagación04:18
- Entrenando una red multicapa para una función XOR14:30
- Problema de clasificación con separabilidad no lineal09:10
- Aproximación de funciones07:54
- Reconocimiento de Numeros Manuscritos - Multicapa09:19
- Limitaciones del Algoritmo de Retropropagación03:41
- Resumen02:02
Valoraciones
- 5 ESTRELLAS100%
- 4 ESTRELLAS0%
- 3 ESTRELLAS0%
- 2 ESTRELLAS0%
- 1 ESTRELLAS0%
- Hector AlfonsoOliva RojasIncluir valoración media (en números)
Una introducción bastante comprensible. Lo único que añadiría es referencias bibliográficas.
AnaGuerrero HerederoIncluir valoración media (en números)Como introducción a las redes neuronales artificiales es fantástico
RigobertoChandomí VázquezIncluir valoración media (en números)
Juan LuisAlcibar AspuruIncluir valoración media (en números)Muy bueno y perfectamente explicado.
Francisco LuísPérez VallejoIncluir valoración media (en números)
RobertoLizanaIncluir valoración media (en números)
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