Descifrando el Misterio: Redes Neuronales Convolucionales (CNNs) con Python y Tensorflow

Las redes neuronales convolucionales, son un tipo de red neuronal especializada en procesar datos que se encuentran en un formato rejilla, por ejemplo, imágenes. De hecho, comúnmente se usan para clasificar imágenes aunque también se llegan a utilizar para hacer pronósticos. En este video se explica visualmente y paso a paso cómo funcionan las redes neuronales convolucionales y cómo programarlas utilizando python y tensorflow.

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Para citar este recurso educativo utiliza la siguiente referencia:

Gutiérrez-García, J.O. [Código Máquina]. (2024, 9 de Julio). Descifrando el Misterio: Redes Neuronales Convolucionales (CNNs) con Python y Tensorflow [Video]. YouTube. [Incluye aquí la URL del video]


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1. Programación Básica con Python;
2. Manejo de Datos;
3. Visualización de Datos;
4. Análisis de Datos; y
5. Aprendizaje de Máquina y Ciencia de Datos.

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Índice del Video:

0:00 Introducción
0:45 Imágenes RGB
3:21 Arquitectura de una Red Convolucional
5:55 Mapa de Características
9:26 Filtros o Kernels
10:30 Operación Convolución
14:08 Padding o Relleno
18:59 Etapa Detector (ReLUs)
24:09 Operación Pooling
26:15 Max y Average Pooling
26:55 Stride o Zancada
28:55 Stride o Zancada
31:53 Conjunto de Datos para Ejemplo
32:43 Red Convolucional con Python, Tensorflow y Keras


El código y datos se encuentran disponibles en:

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