Semana 1: Fundamentos de Redes Neuronales

Curso Práctico de Deep Learning en 3 Semanas

Jefferson Rodriguez

¿Qué veremos esta semana?

  • Entender la neurona artificial básica: El Perceptrón.
  • Comprender cómo las redes multicapa (MLP) resuelven problemas complejos.
  • Captar la idea principal detrás del entrenamiento: Minimizar el error.
  • Conocer técnicas clave para construir y entrenar tu primera red neuronal.
  • ¡Prepararte para tu primer proyecto práctico con un MLP!

Explorando DL: Un Vistazo Interactivo

Estructura de la Red Neuronal

Perceptrón: El componente fundamental

\[ f(\mathbf{x}) =\sum_{i=1}^3 w_i\,x_i + b \quad\Longrightarrow\quad output = \begin{cases} 1, & \sum_{i=1}^3 w_i\,x_i + b \ge 0,\\ 0, & \text{en otro caso.} \end{cases} \]

\[ y=\underbrace{g(z)}_{\text{función de activación}} = \begin{cases} 1, & z \ge 0,\\ 0, & z < 0, \end{cases} \quad z = f(\mathbf{x}) \]

Perceptrón como Clasificador básico