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Programa del Curso
Introducción a Neural Networks
- ¿Qué son Neural Networks
- ¿Cuál es el estado actual en la aplicación de redes neuronales?
- Neural Networks Frente a modelos de regresión
- Aprendizaje supervisado y no supervisado
Resumen de los paquetes disponibles
- NNET, Neuralnet y otros
- Diferencias entre paquetes y limitaciones de itls
- Visualización de redes neuronales
Aplicación Neural Networks
- Concepto de neuronas y redes neuronales
- Un modelo simplificado del cerebro
- Neurona de oportunidades
- El problema XOR y la naturaleza de la distribución de valores
- La naturaleza polimórfica de la sigmoidal
- Otras funciones activadas
- Construcción de redes neuronales
- Concepto de conexión de neuronas
- Red neuronal como nodos
- Construyendo una red
- Neuronas
- Capas
- Balanza
- Datos de entrada y salida
- Rango de 0 a 1
- Normalización
- Aprendizaje Neural Networks
- Propagación hacia atrás
- Propagación por pasos
- Algoritmos de entrenamiento de red
- Ámbito de aplicación
- Estimación
- Problemas con la posibilidad de aproximación por
- Ejemplos
- OCR y reconocimiento de patrones de imagen
- Otras aplicaciones
- Implementación de un trabajo de modelado de redes neuronales que predice los precios de las acciones de las empresas que cotizan en bolsa
Requerimientos
Se recomienda programar en cualquier lenguaje de programación.
14 Horas
Testimonios (3)
I mostly enjoyed the graphs in R :))).
Faculty of Economics and Business Zagreb
Curso - Neural Network in R
We gained some knowledge about NN in general, and what was the most interesting for me were the new types of NN that are popular nowadays.
Tea Poklepovic
Curso - Neural Network in R
I liked the new insights in deep machine learning.
