Actividad integradora
Objetivo:
Aplica el conocimiento del aprendizaje profundo para el desarrollo de aplicaciones.
Desarrollo:
Contesta el siguiente cuestionario:
- Describe qué es una red neuronal y explica las capas que la componen utilizando un diagrama.
- Explica la estructura y el funcionamiento de un perceptrón multicapa.
- ¿Para qué se utilizan las funciones de activación dentro de una red neuronal?
- ¿Qué es una función de costo y con qué objetivo se utiliza?
- ¿Qué son los hiperparámetros de la red neuronal y cómo diferenciarlos de los parámetros?
- Dibuja y explica la arquitectura de una red neuronal convolucional, así como las capas que la conforman.
- Explica la diferencia entre época, lote e iteración en el aprendizaje profundo.
- 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.
- Menciona tres aplicaciones de los autocodificadores en aprendizaje profundo.
- ¿Qué limitantes enfrenta el aprendizaje profundo en la resolución de problemas?
Criterios de evaluación:
- Genera respuestas que responden de forma clara y precisa el tema que se aborda.
- Se justifican las respuestas con fuentes confiables y bajo el formato correcto.
- Cumple con dar respuesta a todas las preguntas.