Redes Neuronales

1 Fundamentos

• Intuición a las redes neuronales
• Matemáticas de la red neuronal totalmente conectada (MLP)
• Propagación hacia adelante
• Backpropagation

2 Clasificación multiclase

• Clasificación multiclase y Softmax

3 Visión por computadora

• Redes neuronales convolucionales (CNN)
• Matemáticas y Backpropagation de la Capa Convolucional
• Arquitecturas clásicas y modernas de CNN
• Práctica en Visión Artificial: Transfer Learning y Data Augmentation
• Detección de Objetos y Algoritmo YOLO
• Segmentación Semántica y Arquitectura U-Net
• Reconocimiento Facial y Redes Siamesas
• Transferencia de Estilo Neuronal (NST) y Convoluciones 1D/3D

4 Modelos secuenciales

• Redes Neuronales Recurrentes (RNN)
• Incrustaciones de Palabras (Word Embeddings)
• Modelos de Secuencia a Secuencia (Seq2Seq)
• Mecanismos de Atención
• Transformers: Atención es todo lo que necesitas