š Apuntes de Aprendizaje Profundo (Edición 2025-2026)
š Los Apuntes de Aprendizaje Profundo (Edición 2025-2026) son un recurso acadĆ©mico y prĆ”ctico completo, diseƱado para estudiantes universitarios, estudiantes de ingenierĆa de software y aspirantes a desarrolladores. Abarcando todo el programa de aprendizaje profundo de forma estructurada y accesible, esta edición combina un programa completo con preguntas de opción mĆŗltiple y cuestionarios de prĆ”ctica para que el aprendizaje sea efectivo y atractivo.
Esta aplicación ofrece una guĆa paso a paso para dominar los conceptos de aprendizaje profundo, desde los fundamentos de la programación hasta temas avanzados como redes convolucionales, redes neuronales recurrentes y modelos probabilĆsticos estructurados. Cada unidad estĆ” cuidadosamente diseƱada con explicaciones, ejemplos y preguntas de prĆ”ctica para fortalecer la comprensión y preparar a los estudiantes para los exĆ”menes acadĆ©micos y el desarrollo profesional.
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šÆ Resultados del aprendizaje:
- Comprender los conceptos de aprendizaje profundo, desde los fundamentos hasta la programación avanzada. - Refuerza tus conocimientos con preguntas de opción múltiple y cuestionarios por unidad.
- Adquiere experiencia prÔctica en programación.
- PrepƔrate eficazmente para exƔmenes universitarios y entrevistas tƩcnicas.
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š Unidades y Temas
š¹ Unidad 1: Introducción al Aprendizaje Profundo
- ¿Qué es el Aprendizaje Profundo? - Tendencias Históricas
- Casos de Ćxito en Aprendizaje Profundo
š¹ Unidad 2: Ćlgebra Lineal
- Escalares, Vectores, Matrices y Tensores
- Multiplicación de Matrices
- Descomposición Propia
- AnƔlisis de Componentes Principales
š¹ Unidad 3: Probabilidad y TeorĆa de la Información
- Distribuciones de Probabilidad
- Probabilidad Marginal y Condicional
- Regla de Bayes
- EntropĆa y Divergencia KL
š¹ Unidad 4: Computación NumĆ©rica
- Desbordamiento y Subdesbordamiento
- Optimización Basada en Gradientes
- Optimización Restringida
- Diferenciación AutomÔtica
š¹ Unidad 5: Fundamentos del Aprendizaje AutomĆ”tico
- Algoritmos de Aprendizaje
- Capacidad, Sobreajuste y Subajuste
š¹ Unidad 6: Redes Profundas de Alimentación Hacia Adelante
- Arquitectura de Redes Neuronales
- Funciones de Activación
- Aproximación Universal
- Profundidad vs. Anchura
š¹ Unidad 7: Regularización para el aprendizaje profundo
- Regularización L1 y L2
- Abandono
- Detención temprana
- Aumento de datos
š¹ Unidad 8: Optimización para el entrenamiento de modelos profundos
- Variantes de descenso de gradiente
- Momentum
- Tasas de aprendizaje adaptativo
- DesafĆos en la optimización
š¹ Unidad 9: Redes convolucionales
- Operación de convolución
- Capas de agrupamiento
- Arquitecturas CNN
- Aplicaciones en visión
š¹ Unidad 10: Modelado de secuencias: Redes recurrentes y recursivas
- Redes neuronales recurrentes
- Memoria a largo plazo
- GRU
- Redes neuronales recursivas
š¹ Unidad 11: MetodologĆa prĆ”ctica
- Evaluación del rendimiento
- Estrategias de depuración
- Optimización de hiperparÔmetros
- Aprendizaje por transferencia
š¹ Unidad 12: Aplicaciones
- Visión artificial
- Reconocimiento de voz
- Procesamiento del lenguaje natural
- Videojuegos
š¹ Unidad 13: Modelos Generativos Profundos
- Autocodificadores
- Autocodificadores Variacionales
- MƔquinas de Boltzmann Restringidas
- Redes Generativas Antagónicas
š¹ Unidad 14: Modelos Factoriales Lineales
- PCA y AnƔlisis Factorial
- ICA
- Codificación Dispersa
- Factorización Matriz
š¹ Unidad 15: Autocodificadores
- Autocodificadores BƔsicos
- Autocodificadores de Eliminación de Ruido
- Autocodificadores Contractivos
- Autocodificadores Variacionales
š¹ Unidad 16: Aprendizaje de Representaciones
- Representaciones Distribuidas
- Aprendizaje de Variedades
- Redes de Creencias Profundas
- TƩcnicas de Preentrenamiento
š¹ Unidad 17: Modelos ProbabilĆsticos Estructurados para Aprendizaje Profundo
- Modelos GrƔficos Dirigidos y No Dirigidos
- Inferencia Aproximada
- Aprendizaje con Variables Latentes
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š ĀæPor quĆ© elegir esta app? - Abarca el programa completo de aprendizaje profundo en un formato estructurado con preguntas de opción mĆŗltiple y cuestionarios para practicar.
- Apto para estudiantes de licenciatura/ciencias, licenciatura/informĆ”tica, ingenierĆa de software y desarrolladores.
- Establece bases sólidas en resolución de problemas y programación profesional.
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ā Esta aplicación estĆ” inspirada en los autores: Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, Aaron Courville
š„ Ā”DescĆ”rgala ahora!
”Consigue hoy mismo tus Apuntes de Aprendizaje Profundo (Edición 2025-2026)! Aprende, practica y domina los conceptos de aprendizaje profundo de forma estructurada, profesional y orientada a exÔmenes.
Actualización
13 sept 2025