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CCOM II. P1. Infografía

Álvaro Prada Cuenca

Created on November 4, 2025

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Transcript

CCOM II. P1. Infografía

¿QUÉ SON LAS REDES NEURONALES?

Ejemplo con Código

¿Qué son las Redes Neuronales?

Python
Definición y Objetivo

Ejemplos

Estructura General

Prácticos y Visuales
Capas y Conexiones

Entrenamiento de las Redes

¿Cómo se conectan y calculan las neuronas?

Peso y Sesgo
Machine y Deep Learning

Funciones Matemáticas

De Activación y Pérdida

¿Cómo se conectan y calculan las neuronas?

- Cada conexión entre neuronas tiene un peso (x) - Indica su importancia - Cada neurona tiene un bias (y) = sesgo- Actúa como un desplazamiento La salida de una neurona se calcula así: Luego se activa una función de activación:

Función de Activación

- Transforma la suma ponderada z en una salida no lineal - Permitiendo que se aprenda relaciones complejas🧑‍🎓 - Un ejemplo es la función Sigmoide:

Función de Pérdida

- Mide qué tan mal está prediciendo la red 👎

Ejemplo Red de 1 capa

  • Con la famosa fórmula,
  • Calcular Velocidad de la luz [c]
  • Automaticamente con una red neuronal

Deep Learning

- Es una rama del Machine Learning - Para Generación y Reconocimiento de: 📷 Imágenes. Video, Texto y Audio

Machine Learning

Aprendizaje Supervisado (con ayuda humana)🙍🏻 - Los datos son etiquetados por humanos🏷️ - Luego son agrupados por la máquina Aprendizaje no Supervisado (sin ayuda humana)🚫 -Los datos son agrupados directamente por la máquina -Según características Aprendizaje por Refuerzo

Estructura General

Red Neuronal --> formada por - Capas (layers) - de Neuronas (nodos) interconectadas 🤝 1. Capa de Entrada: Recibe los datos originales 2. Capas ocultas: Procesan la Info 3. Capa salida: Da el resultado final

¿Que son las redes neuronales??

Red Neuronal Artificial = Modelo matemático inspirado en el Cerebro Humano --> 🧠 Objetivo: - Aprender patrones --> partiendo de datos 🏫 - Realizar predicciones y clasificaciones 🎰 - Se utiliza en el campo del machine learning 🥀 Aprendizaje Supervisado = aprender de ejemplos etiquetados (Ejemplo Práctico)

Ejemplo

Esquema de una red neuronal simple con capa de entrada, capa oculta y capa de salida. Cada conexión tiene un peso (w) y cada neurona un bias (b), que se ajustan durante el aprendizaje supervisado.