En este curso comprenderás en detalle y partiendo de cero como funcionan las redes neuronales multicapa. Vamos a empezar desde el perceptrón simple (es el elemento más simple de una red neuronal) y terminaremos aprendiendo los detalles de las redes feedforward multicapa, en concreto veremos como construir desde cero la red feedforward y como entrenarla, es decir como calcular los pesos de la red. También veremos conceptos más avanzados tales como la implementación de las diferentes redes en Python desde cero y tambien utilizando las librerias de tensor flow y keras. También utilizaremos estas librerias para implementar redes neuronales convolucionales. En el curso vas a aprender tanto teoría como problemas prácticos de programación de redes en Python. A diferencia de otros cursos similares en este vamos a ver todos los conceptos desde cero y con rigor matemático. En el curso vas a aprender tanto teoría como problemas prácticos de programación de redes en Python.

En este curso de Inteligencia Artificial nos centraremos en el estudio de redes neuronales, está estructurado de la siguiente manera:

1. El funcionamiento detallado de los perceptrones y las redes neuronales multicapa y cómo entrenar a ambos.

2. Programación de redes feedforward desde cero en python.

3. El funcionamiento básico del funcionamiento de redes neuronales convolucionales.

4. Redes recurrentes tipo Hopfield.

5. Programación de redes feedforward con keras.