Fundamentos de Redes Neuronales con Python
La persona acreditada es capaz de comprender los fundamentos de redes neuronales para la construcción y entrenamiento de modelos básicos en Python, seleccionando librerías especializadas de manera ingeniosa.
Criterios
Autonomía: Trabajar bajo directrices rutinarias.
Influencia: Interactuar con sus compañeros inmediatos y poder influir sobre ellos.
Complejidad: Poder aplicar el pensamiento creativo o sugerir nuevas formas de abordar una tarea.
Habilidad: Identificar los conceptos fundamentales de redes neuronales artificiales para comprender su funcionamiento e implementación en Python.
Habilidad: Explicar las técnicas básicas para construir, entrenar y evaluar modelos de redes neuronales en Python, interpretando resultados y ajustando parámetros para mejorar su desempeño.
Aprovechamiento: 16 horas lectivas más 29 horas de trabajo extraclase, para un total de 45 horas, que corresponden a 1 crédito.
Evaluación: Aprobar el curso con un promedio mayor o igual a 70 en la calificación final.
SINT-666