{"id":1631,"date":"2023-11-02T11:04:25","date_gmt":"2023-11-02T10:04:25","guid":{"rendered":"https:\/\/ia4legos.umh.es\/?page_id=1631"},"modified":"2023-12-01T18:24:13","modified_gmt":"2023-12-01T17:24:13","slug":"api-keras-para-redes-multicapa-densas","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/unidigital.umh.es\/ca\/api-keras-para-redes-multicapa-densas\/","title":{"rendered":"(Espa\u00f1ol) API Keras para redes multicapa densas<\/span>"},"content":{"rendered":"

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IR A CONTENIDOS DEEP LEARNING<\/strong><\/span><\/h1>\n

[\/et_pb_text][\/et_pb_column][\/et_pb_row][et_pb_row column_structure=”1_5,3_5,1_5″ _builder_version=”4.17.4″ _module_preset=”default” global_colors_info=”{}”][et_pb_column type=”1_5″ _builder_version=”4.17.4″ _module_preset=”default” global_colors_info=”{}”][et_pb_button button_url=”https:\/\/unidigital.umh.es\/proceso-de-entrenamiento-de-la-red-neuronal\/” button_text=”Unidad 1.2 Proceso de entrenamiento de la red neuronal” button_alignment=”center” _builder_version=”4.17.4″ _module_preset=”default” custom_button=”on” button_text_size=”14px” button_text_color=”#bf4c00″ button_bg_color=”#FFFFFF” button_border_color=”#bf5800″ button_font=”Roboto||||||||” button_icon=”H||divi||400″ button_icon_placement=”left” transform_scale_tablet=”” transform_scale_phone=”” transform_scale_last_edited=”on|desktop” transform_translate=”-92px|0px” transform_translate_tablet=”-21px|0px” transform_translate_phone=”-22px|0px” transform_translate_last_edited=”on|phone” transform_translate_linked=”off” transform_rotate_tablet=”” transform_rotate_phone=”” transform_rotate_last_edited=”on|desktop” transform_skew_tablet=”” transform_skew_phone=”” transform_skew_last_edited=”on|desktop” transform_origin_tablet=”” transform_origin_phone=”” transform_origin_last_edited=”on|desktop” transform_styles_last_edited=”on|phone” custom_margin=”|-50px|||false|false” transform_styles_tablet=”” transform_styles_phone=”” global_colors_info=”{}”][\/et_pb_button][\/et_pb_column][et_pb_column type=”3_5″ _builder_version=”4.17.4″ _module_preset=”default” global_colors_info=”{}”][et_pb_text _builder_version=”4.17.4″ _module_preset=”default” text_font=”Signika||||||||” header_2_font_size=”22px” global_colors_info=”{}”]<\/p>\n

M\u00f3dulo 2. Redes Multicapa Densa<\/strong><\/h1>\n

<\/strong><\/p>\n

Unidad 2.1 API Keras para redes multicapa densas<\/strong><\/h2>\n

 <\/p>\n

[\/et_pb_text][\/et_pb_column][et_pb_column type=”1_5″ _builder_version=”4.17.4″ _module_preset=”default” global_colors_info=”{}”][et_pb_button button_url=”https:\/\/unidigital.umh.es\/api-keras-para-redes-convolucionales\/” button_text=”Unidad 3.1 API Keras para redes convolucionales (I)” button_alignment=”center” _builder_version=”4.17.4″ _module_preset=”default” custom_button=”on” button_text_size=”14px” button_text_color=”#bf4c00″ button_bg_color=”#FFFFFF” button_border_color=”#bf5800″ button_font=”Roboto||||||||” button_icon=”I||divi||400″ transform_scale_tablet=”” transform_scale_phone=”” transform_scale_last_edited=”on|tablet” transform_translate=”41px|0px” transform_translate_tablet=”-20px|0px” transform_translate_phone=”-20px|0px” transform_translate_last_edited=”on|phone” transform_translate_linked=”off” transform_translate_linked_tablet=”off” transform_rotate_tablet=”” transform_rotate_phone=”” transform_rotate_last_edited=”on|tablet” transform_skew_tablet=”” transform_skew_phone=”” transform_skew_last_edited=”on|tablet” transform_origin_tablet=”” transform_origin_phone=”” transform_origin_last_edited=”on|tablet” transform_styles_last_edited=”on|phone” custom_margin=”|-70px|||false|false” hover_enabled=”0″ transform_styles_tablet=”” transform_styles_phone=”” global_colors_info=”{}” sticky_enabled=”0″][\/et_pb_button][\/et_pb_column][\/et_pb_row][et_pb_row column_structure=”1_3,1_3,1_3″ _builder_version=”4.17.4″ _module_preset=”default” width=”89%” max_width=”1543px” global_colors_info=”{}”][et_pb_column type=”1_3″ _builder_version=”4.17.4″ _module_preset=”default” global_colors_info=”{}”][et_pb_image src=”https:\/\/ia4legos.umh.es\/files\/2023\/07\/Enlace-a-cuaderno-4.png” title_text=”Enlace a cuaderno 4″ url=”https:\/\/colab.research.google.com\/drive\/1__iLgP1FgfqwCOMZyR1Ao7gMckvhvy7a#scrollTo=-7whhErFzY9J” url_new_window=”on” align=”center” _builder_version=”4.17.4″ _module_preset=”default” width=”50%” global_colors_info=”{}”][\/et_pb_image][et_pb_accordion _builder_version=”4.17.4″ _module_preset=”default” toggle_font=”Signika||||||||” custom_padding=”||54px||false|false” global_colors_info=”{}”][et_pb_accordion_item title=”Tema 4. Introducci\u00f3n” open=”on” _builder_version=”4.17.4″ _module_preset=”default” global_colors_info=”{}”]<\/p>\n

    \n
  1. \u00bfQu\u00e9\u00a0es Keras?<\/a><\/span><\/li>\n
  2. Empezando con Keras<\/a><\/span><\/li>\n
  3. Tensores<\/a><\/span><\/li>\n
  4. Nuestras primeras redes neuronales con Keras<\/a><\/span><\/li>\n<\/ol>\n

     <\/p>\n

    [\/et_pb_accordion_item][\/et_pb_accordion][et_pb_image src=”https:\/\/ia4legos.umh.es\/files\/2023\/07\/Enlace-a-video-cuaderno-4.png” title_text=”Enlace a v\u00eddeo cuaderno 4″ url=”https:\/\/www.youtube.com\/watch?v=liUYxiWdL5k&list=PLClKgnzRFYe6aNxojV8JV1d74EUtosmus&index=4″ url_new_window=”on” align=”center” _builder_version=”4.17.4″ _module_preset=”default” width=”50%” global_colors_info=”{}”][\/et_pb_image][\/et_pb_column][et_pb_column type=”1_3″ _builder_version=”4.17.4″ _module_preset=”default” global_colors_info=”{}”][et_pb_image src=”https:\/\/ia4legos.umh.es\/files\/2023\/07\/Enlace-a-cuaderno-5.png” title_text=”Enlace a cuaderno 5″ url=”https:\/\/colab.research.google.com\/drive\/1a9Btl5wFX9hukGMVRhOHkA-4ypVD8cim” url_new_window=”on” align=”center” _builder_version=”4.17.4″ _module_preset=”default” width=”50%” module_alignment=”center” global_colors_info=”{}”][\/et_pb_image][et_pb_accordion _builder_version=”4.17.4″ _module_preset=”default” toggle_font=”Signika||||||||” global_colors_info=”{}”][et_pb_accordion_item title=”Tema 5. Par\u00e1metros e hiperpar\u00e1metros de la red” open=”on” _builder_version=”4.17.4″ _module_preset=”default” global_colors_info=”{}”]<\/p>\n

      \n
    1. Par\u00e1metros e hiperpar\u00e1metros en redes neuronales<\/a><\/span><\/li>\n
    2. Parametrizaci\u00f3n de los modelos<\/a><\/span><\/li>\n
    3. Hiperpar\u00e1metros relacionados con el algoritmo de aprendizaje<\/a><\/span><\/li>\n
    4. Hiperpar\u00e1metros a nivel de estructura<\/a><\/span><\/li>\n
    5. Sobreajuste e infraajuste<\/a><\/span><\/li>\n
    6. Conclusiones<\/a><\/span><\/li>\n<\/ol>\n

      [\/et_pb_accordion_item][\/et_pb_accordion][et_pb_image src=”https:\/\/ia4legos.umh.es\/files\/2023\/07\/Enlace-a-video-cuaderno-5.png” title_text=”Enlace a v\u00eddeo cuaderno 5″ url=”https:\/\/www.youtube.com\/watch?v=d_WyUPYdnFw&list=PLClKgnzRFYe6aNxojV8JV1d74EUtosmus&index=5″ url_new_window=”on” align=”center” _builder_version=”4.17.4″ _module_preset=”default” width=”50%” global_colors_info=”{}”][\/et_pb_image][\/et_pb_column][et_pb_column type=”1_3″ _builder_version=”4.17.4″ _module_preset=”default” global_colors_info=”{}”][et_pb_image src=”https:\/\/ia4legos.umh.es\/files\/2023\/07\/Enlace-a-cuaderno-6.png” title_text=”Enlace a cuaderno 6″ url=”https:\/\/colab.research.google.com\/drive\/1Fx8a5r-JlYIt5w2xsQi8NyU0pkcUU_2q” url_new_window=”on” align=”center” _builder_version=”4.17.4″ _module_preset=”default” width=”50%” module_alignment=”center” global_colors_info=”{}”][\/et_pb_image][et_pb_accordion _builder_version=”4.17.4″ _module_preset=”default” toggle_font=”Signika||||||||” custom_padding=”||38px||false|false” global_colors_info=”{}”][et_pb_accordion_item title=”Tema 6. Aplicaciones pr\u00e1cticas” open=”on” _builder_version=”4.17.4″ _module_preset=”default” global_colors_info=”{}”]<\/p>\n

        \n
      1. An\u00e1lisis de casos reales<\/a><\/span><\/li>\n
      2. Clasificaci\u00f3n de cr\u00edticas de pel\u00edculas<\/a><\/span><\/li>\n
      3. Clasificaci\u00f3n de noticias<\/a><\/span><\/li>\n
      4. Prediciendo el precio de viviendas<\/a><\/span><\/li>\n<\/ol>\n

        <\/span><\/p>\n

        <\/span><\/p>\n

        <\/span><\/p>\n

        <\/span><\/p>\n

        [\/et_pb_accordion_item][\/et_pb_accordion][et_pb_image src=”https:\/\/ia4legos.umh.es\/files\/2023\/07\/Enlace-a-video-cuaderno-6.png” title_text=”Enlace a v\u00eddeo cuaderno 6″ url=”https:\/\/www.youtube.com\/watch?v=HKdnihur_R8&list=PLClKgnzRFYe6aNxojV8JV1d74EUtosmus&index=6″ url_new_window=”on” align=”center” _builder_version=”4.17.4″ _module_preset=”default” width=”50%” custom_padding=”|||0px|false|false” global_colors_info=”{}”][\/et_pb_image][\/et_pb_column][\/et_pb_row][et_pb_row column_structure=”1_3,1_3,1_3″ _builder_version=”4.17.4″ _module_preset=”default” global_colors_info=”{}”][et_pb_column type=”1_3″ _builder_version=”4.17.4″ _module_preset=”default” global_colors_info=”{}”][et_pb_gallery gallery_ids=”2209,2212,2215″ posts_number=”1″ show_title_and_caption=”off” _builder_version=”4.17.4″ _module_preset=”default” transform_scale_linked=”off” transform_translate=”-165px|0px” transform_translate_linked=”off” global_colors_info=”{}”][\/et_pb_gallery][\/et_pb_column][et_pb_column type=”1_3″ _builder_version=”4.17.4″ _module_preset=”default” global_colors_info=”{}”][et_pb_gallery gallery_ids=”2218,2221″ posts_number=”1″ show_title_and_caption=”off” _builder_version=”4.17.4″ _module_preset=”default” global_colors_info=”{}”][\/et_pb_gallery][\/et_pb_column][et_pb_column type=”1_3″ _builder_version=”4.17.4″ _module_preset=”default” global_colors_info=”{}”][et_pb_gallery gallery_ids=”2224,2227,2230″ posts_number=”1″ show_title_and_caption=”off” _builder_version=”4.17.4″ _module_preset=”default” transform_translate=”152px|0px” transform_translate_linked=”off” global_colors_info=”{}”][\/et_pb_gallery][\/et_pb_column][\/et_pb_row][\/et_pb_section]<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

        IR A CONTENIDOS DEEP LEARNINGM\u00f3dulo 2. Redes Multicapa Densa Unidad 2.1 API Keras para redes multicapa densas   \u00bfQu\u00e9\u00a0es Keras? Empezando con Keras Tensores Nuestras primeras redes neuronales con Keras   Par\u00e1metros e hiperpar\u00e1metros en redes neuronales Parametrizaci\u00f3n de los modelos Hiperpar\u00e1metros relacionados con el algoritmo de aprendizaje Hiperpar\u00e1metros a nivel de estructura Sobreajuste e […]<\/p>\n","protected":false},"author":24713,"featured_media":0,"parent":0,"menu_order":0,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","template":"","meta":{"_et_pb_use_builder":"on","_et_pb_old_content":"","_et_gb_content_width":"","_links_to":"","_links_to_target":""},"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/unidigital.umh.es\/ca\/wp-json\/wp\/v2\/pages\/1631"}],"collection":[{"href":"https:\/\/unidigital.umh.es\/ca\/wp-json\/wp\/v2\/pages"}],"about":[{"href":"https:\/\/unidigital.umh.es\/ca\/wp-json\/wp\/v2\/types\/page"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/unidigital.umh.es\/ca\/wp-json\/wp\/v2\/users\/24713"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/unidigital.umh.es\/ca\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=1631"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/unidigital.umh.es\/ca\/wp-json\/wp\/v2\/pages\/1631\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/unidigital.umh.es\/ca\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=1631"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}