Curso gratis con certificación gratuita: aprende redes neuronales y deep learning desde el perceptrón hasta transformadores, con enfoque práctico en IA y ciencia de datos.
Contenido del curso
Fundamentos de redes neuronales artificiales y representación de datos
2Perceptrón y clasificación lineal con redes neuronales
3Funciones de activación y no linealidad en redes neuronales
4Pérdidas, métricas y formulación del entrenamiento de redes neuronales
5Descenso por gradiente y backpropagation en redes neuronales
6Redes neuronales multicapa y capacidad de aproximación
7Optimización moderna: optimizadores adaptativos y programación de tasa de aprendizaje
8Generalización y regularización en deep learning
9Redes convolucionales para visión por computadora
10Redes recurrentes y modelos para secuencias
11Atención y transformadores en deep learning
12Implementación práctica de redes neuronales: de cero y con bibliotecas
13Interpretabilidad, depuración y evaluación robusta de modelos neuronales
Descripción del curso
Introducción a las Redes Neuronales: Del Perceptrón al Deep Learning es un curso pensado para quienes desean comprender y aplicar la inteligencia artificial desde una base sólida, con enfoque práctico y progresivo. En el contexto de Informática ( TI ) y la subcategoría de Inteligencia artificial y Ciencia de los datos, aprenderás a convertir datos en modelos capaces de clasificar, predecir y reconocer patrones útiles en problemas reales.
A lo largo del ebook, construirás intuición sobre cómo se representan los datos y cómo funcionan las redes neuronales artificiales desde el perceptrón hasta arquitecturas profundas. Verás cómo la no linealidad mediante funciones de activación permite resolver tareas más complejas que la clasificación lineal, y cómo se definen pérdidas y métricas para evaluar el desempeño de un modelo de forma correcta según el objetivo. También comprenderás el entrenamiento con descenso por gradiente y backpropagation, conectando la teoría con el proceso de ajuste de parámetros que hace posible el aprendizaje.
El curso avanza hacia redes neuronales multicapa y su capacidad de aproximación, integrando criterios modernos de optimización como optimizadores adaptativos y una buena programación de la tasa de aprendizaje. Aprenderás a mejorar la generalización con regularización, a evitar sobreajuste y a evaluar de manera robusta tus modelos de deep learning. Además, explorarás aplicaciones clave como redes convolucionales para visión por computadora, redes recurrentes para secuencias y el enfoque de atención con transformadores, esenciales en proyectos actuales de ciencia de datos.
Para que puedas llevarlo a la práctica, se abordan estrategias de implementación de redes neuronales tanto desde cero como con bibliotecas populares, junto con técnicas de interpretabilidad, depuración y validación para tomar decisiones informadas al desarrollar soluciones de inteligencia artificial. Si buscas una introducción clara y útil para comenzar en deep learning dentro de TI, este curso te da el camino paso a paso. Empieza hoy y construye tus primeras redes neuronales con confianza.
Este curso gratuito incluye:
13 páginas de contenido
Certificado digital de finalización del curso (Gratis)
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