Semana 4

Evidencia final


En esta evidencia utilizarás los conocimientos adquiridos, llevando a cabo la solución de los diferentes planteamientos en el aprendizaje profundo.

Reforzar conocimientos a través de la investigación de la actividad.

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?

Reporte electrónico de los requisitos solicitados en las instrucciones, incluyendo imágenes o diagramas que comprueben los resultados.

Considera que tu evidencia se evaluará con esta rúbrica.