Vídeos · Guía de estudio de IA
Redes neuronales: qué son y cómo aprenden (explicado sin fórmulas)
Una red neuronal es un modelo de machine learning formado por capas de unidades muy simples que se pasan números; aprende ajustando la importancia (el peso) de cada conexión a partir de ejemplos.
En este vídeo ves qué es una red neuronal y dónde la usas sin darte cuenta, en qué se parece (poco) a un cerebro, sus partes (capas, pesos y activación) con el ejemplo del paraguas, cómo aprende (función de pérdida, retropropagación y descenso del gradiente), qué es el deep learning y los tipos de redes (totalmente conectadas, convolucionales, recurrentes y transformers), su historia de 1943 a 2024 y sus límites.
Capítulos
- 0:00Tres cosas que usas y tienen lo mismo detrás
- 0:29Qué es una red neuronal
- 1:09¿Se parece a un cerebro?
- 1:49Las partes de una red neuronal
- 2:51Cómo aprende una red neuronal
- 3:48Deep learning y tipos de redes neuronales
- 4:36De dónde salen: de 1943 a 2024
- 5:27Los límites de las redes neuronales
- 6:10Lo que yo tendría en cuenta
Vídeo generado con inteligencia artificial: la voz es un clon de la mía creado con IA, las ilustraciones y la animación también están hechas con IA, y el guion lo preparo con ayuda de IA a partir de la lección y lo reviso yo.
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