1. Investiga y elige un conjunto de imágenes, además de los vistos en clase.


2. Programa el modelo de una red neuronal de dos capas en Python para crear un clasificador de imágenes simple, el cual identifique los elementos del conjunto que escogiste.


1. Puedes usar el 80% de los datos del conjunto para entrenamiento y el 20% para evaluar el modelo.


2. Comprueba los resultados del modelo desarrollado y realiza las modificaciones que sean necesarias para garantizar más del 90% de precisión en las predicciones.


3. Elabora un reporte con los resultados de tu trabajo y agrega el código del programa funcionando.

Reporte electrónico de los requisitos solicitados en las instrucciones, incluyendo imágenes que comprueben los resultados y el archivo .ipynb con el código del programa en Python.