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🧠 Parte 04 — Redes neuronales y deep learning

Nivel: intermedio-avanzado · Duración sugerida: 6–8 semanas · Clases: 12

Explica la transición desde el perceptrón a arquitecturas profundas. La especialización práctica completa vive en neural-network-training-labs.

🧭 Secuencia de la parte

flowchart LR
    L049["049<br/>Perceptrón y límites<br/>de separabilidad"]
    L050["050<br/>MLP y backpropagation"]
    L051["051<br/>Activaciones, inicialización y<br/>normalización"]
    L052["052<br/>Optimizadores, regularización y<br/>schedulers"]
    L053["053<br/>CNN y aprendizaje<br/>espacial"]
    L054["054<br/>RNN, LSTM y<br/>secuencias"]
    L055["055<br/>Atención y arquitectura<br/>Transformer"]
    L056["056<br/>Graph Neural Networks"]
    L057["057<br/>Aprendizaje por refuerzo<br/>profundo"]
    L058["058<br/>Autoencoders, GAN y<br/>difusión"]
    L059["059<br/>Transferencia, fine-tuning y<br/>destilación"]
    L060["060<br/>Proyecto: modelo trazable<br/>de extremo a<br/>extremo"]
    L049 --> L050
    L050 --> L051
    L051 --> L052
    L052 --> L053
    L053 --> L054
    L054 --> L055
    L055 --> L056
    L056 --> L057
    L057 --> L058
    L058 --> L059
    L059 --> L060

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📚 Clases

ID	Tema	Laboratorio	Horas
049	Perceptrón y límites de separabilidad	neural	6
050	MLP y backpropagation	neural	6
051	Activaciones, inicialización y normalización	neural	6
052	Optimizadores, regularización y schedulers	optimization	6
053	CNN y aprendizaje espacial	perception	6
054	RNN, LSTM y secuencias	neural	6
055	Atención y arquitectura Transformer	attention	6
056	Graph Neural Networks	neural	6
057	Aprendizaje por refuerzo profundo	robotics	6
058	Autoencoders, GAN y difusión	generation	6
059	Transferencia, fine-tuning y destilación	neural	6
060	Proyecto: modelo trazable de extremo a extremo	capstone	10

📝 Evaluación de la parte

• 40 % laboratorios y notebooks.
• 25 % explicaciones y comparación de enfoques.
• 20 % evaluación de riesgos y limitaciones.
• 15 % mini-proyecto o integración.

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