Aprende a seguir una red neuronal desde los tensores de entrada hasta la predicción y el ajuste de sus parámetros. Comprenderás perceptrones, activaciones, forward pass, backpropagation, CNN, RNN y la formación de características de alto nivel.
Convierte datos en tensores, calcula un perceptrón y comprende cómo pesos, sesgos, activaciones y capas ocultas forman una red profunda.
Representar imágenes, texto y secuencias como tensores con dimensiones interpretables.
Calcular la salida de un perceptrón a partir de entradas, pesos, sesgo y activación.
Interpretar cómo los pesos controlan sensibilidad y el sesgo ajusta el punto de activación.
Elegir intuitivamente entre escalón, sigmoide, tanh, ReLU y softmax según la función de una capa.
Explicar cómo una red multicapa compone transformaciones simples en una función compleja.
Sigue el forward pass, mide el error, distribuye responsabilidad con gradientes y completa el ciclo de entrenamiento.
Ejecutar una propagación hacia adelante registrando formas, preactivaciones y activaciones.
Relacionar el tipo de tarea con una pérdida adecuada e interpretar su valor.
Interpretar un gradiente como sensibilidad local y aplicar la regla de la cadena en una ruta simple.
Describir y ejecutar conceptualmente la retropropagación desde la pérdida hasta cada parámetro.
Aplicar la regla de actualización y razonar sobre tasa de aprendizaje, lotes y épocas.
Comprende el funcionamiento interno de CNN para patrones espaciales y de RNN, LSTM y GRU para dependencias secuenciales.
Calcular intuitivamente una convolución 2D y explicar localidad y compartición de pesos.
Explicar cómo pooling, stride y capas apiladas amplían el campo receptivo.
Calcular conceptualmente el estado oculto de una RNN y distinguirlo de una red feedforward.
Diagnosticar desvanecimiento o explosión de gradientes y explicar cómo las compuertas ayudan.
Interpreta jerarquías visuales y contextuales, elige arquitectura para datos no estructurados y ensambla una auditoría completa.
Explicar cómo capas CNN sucesivas forman características visuales de complejidad creciente.
Explicar cómo embeddings y estados recurrentes convierten símbolos discretos en rasgos continuos dependientes del contexto.
Comparar cómo imágenes, texto, audio y series requieren sesgos arquitectónicos distintos.
Integrar arquitectura, forward pass, pérdida, backward y jerarquía de características en un solo diagrama verificable.
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