Módulo 4 · Fundamentos

Redes neuronales y deep learning

Construye una red neuronal pieza a pieza, entiende cómo aprende y pasa a PyTorch y JAX.

Qué vas a aprender

1. La neurona artificial: el perceptrón · Práctica · ~60 min
2. Redes de varias capas · Práctica · ~90 min
3. Backpropagation paso a paso · Práctica · ~120 min
4. Funciones de activación · Práctica · ~75 min
5. Funciones de pérdida · Práctica · ~75 min
6. Optimizadores: de SGD a Adam · Práctica · ~75 min
7. Regularización contra el sobreajuste · Práctica · ~75 min
8. Inicializar pesos y entrenar de forma estable · Práctica · ~90 min
9. Learning rate: planificación y warmup · Práctica · ~90 min
10. Tu propio mini framework de deep learning · Práctica · ~120 min
11. PyTorch desde cero · Práctica · ~75 min
12. Primeros pasos con JAX · Práctica · ~90 min
13. Cuando la red no aprende: depuración · Práctica · ~90 min