Descripción del curso
El curso tiene como objetivo proporcionar una comprensión profunda de los conceptos básicos de redes neuronales y su implementación práctica utilizando Python. Los estudiantes aprenderán sobre la estructura y funcionamiento de las redes neuronales, el uso de bibliotecas populares como TensorFlow y Keras para construir modelos multicapa, y las técnicas para entrenar y evaluar dichos modelos de manera eficiente. Al finalizar el curso, los participantes estarán capacitados para crear y optimizar redes neuronales simples y comprender los fundamentos del ajuste de modelos y el análisis de resultados para mejorar su rendimiento.
Contenidos
1. Introducción a redes neuronales con Python.
2. Construcción de modelos de redes neuronales en Python.
3. Entrenamiento y evaluación de modelos.
4. Análisis de resultados y ajuste de modelos.
Metodología XperiencEd™
Nuestra metodología de aprendizaje, un pilar clave de Credentials as you Grow
Experiencia educativa con un enfoque 20% teoría, 60% práctica y 20% reflexión.
Integra estrategias de aprendizaje activas y experiencias prácticas para potenciar el desarrollo de habilidades técnicas y power skills.
Promueve un aprendizaje vivencial, donde la resolución de problemas en escenarios reales y la aplicación inmediata del conocimiento en entornos empresariales fortalecen la formación profesional.
Información adicional
| Profesor | Lunes 10 de noviembre de 2025 – Bernal Gerardo Rojas Villalobos |
|---|---|
| Área de formación | Sistemas inteligentes |
| Modalidad | Virtual en Vivo. |
| Duración | 16 horas |
| Nivel de complejidad | Intermedio |
| Perfil de ingreso | 1. Conocimientos previos de programación en Python, incluyendo estructuras de datos y manejo de funciones. |
| Perfil de salida | Desarrollador de modelos básicos de redes neuronales, asistente de investigación en ciencia de datos, analista de datos con conocimientos de redes neuronales, desarrollador de software con enfoque en IA. |
| Requisitos indispensables | SOFT-703 Estructuras de Datos Avanzados y Algoritmos en Python. |
