Tema 1: Introducción a las redes neuronales

Tema 2: Modelo McCulloch-Pitts

Tema 3: Modelo Fukushima

Tema 4: Modelo general de una neurona artificial

Tema 5: Arquitectura de redes neuronales

Tema 6: Algoritmo de aprendizaje

Tema 7: El perceptrón multicapa

Tema 8: Proyecto de aproximación de funciones

Tema 9: La evolución de la tecnología

Tema 10: Ecosistema del aprendizaje profundo

Tema 11: La visión de la inteligencia artificial a través del aprendizaje profundo

Tema 12: Aprendizaje profundo

Tema 13: Aprendizaje profundo en la resolución de tareas de inteligencia artificial

Tema 14: Aprendizaje generativo

Tema 15: Aprendizaje profundo en producción

Tema 16: Aprendizaje por refuerzo profundo

Tema 17: Técnicas de aprendizaje profundo

Tema 18: Hardware para el aprendizaje profundo

Tema 19: Aplicaciones del aprendizaje profundo

Tema 20: Solución de tareas basada en aprendizaje profundo

Tema 21: Aplicación del aprendizaje profundo en la creación de una aplicación conversacional

Tema 22: Creación de un diálogo de traducción usando los servicios de Watson

Tema 23: Clasificador personalizado que se adapte mejor a sus imágenes específicas

Tema 24: Detección de objetos dentro de una imagen