Inteligencia artificial a través del aprendizaje profundo

Actividad integradora

Objetivo:

Aplica el conocimiento del aprendizaje profundo para el desarrollo de aplicaciones.

Desarrollo:

Contesta el siguiente cuestionario:

1. Describe qué es una red neuronal y explica las capas que la componen utilizando un diagrama.
2. Explica la estructura y el funcionamiento de un perceptrón multicapa.
3. ¿Para qué se utilizan las funciones de activación dentro de una red neuronal?
4. ¿Qué es una función de costo y con qué objetivo se utiliza?
5. ¿Qué son los hiperparámetros de la red neuronal y cómo diferenciarlos de los parámetros?
6. Dibuja y explica la arquitectura de una red neuronal convolucional, así como las capas que la conforman.
7. Explica la diferencia entre época, lote e iteración en el aprendizaje profundo.
8. Por medio de una analogía, explica qué es una red generativa antagónica (GAN, por sus siglas en inglés), identifica cada componente y el rol que toma en tal configuración.
9. Menciona tres aplicaciones de los autocodificadores en aprendizaje profundo.
10. ¿Qué limitantes enfrenta el aprendizaje profundo en la resolución de problemas?

Criterios de evaluación:

1. Genera respuestas que responden de forma clara y precisa el tema que se aborda.
2. Se justifican las respuestas con fuentes confiables y bajo el formato correcto.
3. Cumple con dar respuesta a todas las preguntas.