<Redes
neuronales>
Iniciar>
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Objetivos
- Conocer el funcionamiento de las redes neuronales
- Entrenar una red neuronal
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<Introducción>
En esta clase los estudiantes conocerán más sobre redes neuronales, sus usos, aplicaciones y podrán conocer su funcionamiento por medio de un ejemplo práctico de clasificación de imágenes.
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Aprendizaje automático
Los sistemas de inteligencia artificial obtienen su propio conocimiento mediante la extracción de patrones a partir de la experiencia, dada por datos.
Aprendizaje profundo
Se pretende conseguir que los ordenadores sean capaces de construir automáticamente conceptos complejos a partir de conceptos sencillos.
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Inspiración biológica
Neurona biológica
Neurona artificial
En la figura podemos apreciar claramente la inspiración biológica de las redes neuronales.
Una neurona común obtiene impulsos de otras neuronas a través de las dendritas y transmite a su vez un impulso a otras neuronas a través del axón. Esto es equivalente a los inputs y outputs. De manera similar al cerebro, las redes neuronales se componen de muchas neuronas y sus conexiones, pero es importante volver a recalcar que las similitudes acaban pronto.
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Red
neuronal
También llamada multilayer perceptron (MLP), es un conjunto de neuronas simples situadas en capas.
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MNIST es un dataset de imágenes con números escritos a mano del 1 al 10, siendo el objetivo detectarlos automáticamente.
Una red neuronal para MNIST
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Una red neuronal para MNIST
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Ejercicio en clase
En el siguiente Mentimeter, ingrese los objetos que usted considere que la red neuronal de un vehículo autónomo debería ser capaz de reconocer.
https://www.menti.com/al4qnyxwrro2
O use el código: 2842 6139
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Tarea de la clase
Intrucciones:
- Mire en siguinte video: https://youtu.be/4Fp4vkKVAos
- Siga todas las instrucciones para copiar hacer una copia de la red neuronal a su Google Golabotatory
- Código Red Neuronal: https://colab.research.google.com/drive/16Gf-ahNEd2T2tnrgfpo7XKnkfouCSd0g?usp=sharing
- Edite solamente los campos que le indican en el video
- Observe los resultados que obtiene cuando cambia los parámetros de la red neuronal
- Comente sus resultados en el foro (Ubicado en el LMS)
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Gracias
pablo.montero.farias@outlook.com
Redes neuronal
Pablo Montero
Created on June 7, 2024
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Transcript
<Redes
neuronales>
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Objetivos
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<Introducción>
En esta clase los estudiantes conocerán más sobre redes neuronales, sus usos, aplicaciones y podrán conocer su funcionamiento por medio de un ejemplo práctico de clasificación de imágenes.
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Aprendizaje automático
Los sistemas de inteligencia artificial obtienen su propio conocimiento mediante la extracción de patrones a partir de la experiencia, dada por datos.
Aprendizaje profundo
Se pretende conseguir que los ordenadores sean capaces de construir automáticamente conceptos complejos a partir de conceptos sencillos.
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Inspiración biológica
Neurona biológica
Neurona artificial
En la figura podemos apreciar claramente la inspiración biológica de las redes neuronales.
Una neurona común obtiene impulsos de otras neuronas a través de las dendritas y transmite a su vez un impulso a otras neuronas a través del axón. Esto es equivalente a los inputs y outputs. De manera similar al cerebro, las redes neuronales se componen de muchas neuronas y sus conexiones, pero es importante volver a recalcar que las similitudes acaban pronto.
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Red neuronal
También llamada multilayer perceptron (MLP), es un conjunto de neuronas simples situadas en capas.
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MNIST es un dataset de imágenes con números escritos a mano del 1 al 10, siendo el objetivo detectarlos automáticamente.
Una red neuronal para MNIST
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Una red neuronal para MNIST
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Ejercicio en clase
En el siguiente Mentimeter, ingrese los objetos que usted considere que la red neuronal de un vehículo autónomo debería ser capaz de reconocer.
https://www.menti.com/al4qnyxwrro2
O use el código: 2842 6139
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Tarea de la clase
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Gracias
pablo.montero.farias@outlook.com