Al certificarte podrás aplicar conceptos fundamentales de redes neuronales artificiales para construir, entrenar y evaluar modelos simples de aprendizaje profundo, comprendiendo la estructura de capas, funciones de activación y procesos de optimización que permiten resolver tareas de predicción y clasificación. Acreditarás la capacidad de preparar datos, seleccionar arquitecturas básicas y documentar resultados de forma clara. Esta certificación puede integrarse a tu portafolio y mostrarse en tu perfil profesional o en plataformas como LinkedIn.
Objetivos
- Analizar datos y requerimientos para determinar la pertinencia de utilizar modelos neuronales.
- Identificar componentes esenciales de una red, como capas, neuronas, activaciones y parámetros entrenables.
- Aplicar técnicas básicas de entrenamiento, validación y ajuste utilizando bibliotecas especializadas.
- Evaluar métricas de desempeño y documentar procesos y resultados de manera estructurada.
Alcance
Incluye estructura fundamental de redes neuronales, funciones de activación, cálculo de pérdida, entrenamiento mediante retropropagación, ajuste básico de hiperparámetros, evaluación de modelos simples y documentación de procesos aplicados en tareas introductorias de aprendizaje profundo.