{"id":2296,"date":"2023-11-24T09:32:13","date_gmt":"2023-11-24T08:32:13","guid":{"rendered":"https:\/\/unidigital.umh.es\/?page_id=2296"},"modified":"2023-12-01T18:36:11","modified_gmt":"2023-12-01T17:36:11","slug":"redes-neuronales","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/unidigital.umh.es\/ca\/redes-neuronales\/","title":{"rendered":"(Espa\u00f1ol) Redes neuronales<\/span>"},"content":{"rendered":"

[et_pb_section fb_built=”1″ _builder_version=”4.17.4″ _module_preset=”default” global_colors_info=”{}”][et_pb_row _builder_version=”4.17.4″ _module_preset=”default” global_colors_info=”{}”][et_pb_column type=”4_4″ _builder_version=”4.17.4″ _module_preset=”default” global_colors_info=”{}”][et_pb_text _builder_version=”4.17.4″ _module_preset=”default” custom_padding=”4px||4px|||” link_option_url=”https:\/\/unidigital.umh.es\/dl-iasac\/” global_colors_info=”{}”]<\/p>\n

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\/api-keras-para-redes-recurrentes\/” button_text=”Unidad 4.1 API Keras para redes recurrentes” 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 5. Redes Neuronales<\/strong><\/h1>\n

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

Unidad 5.1 API Keras para redes neuronales (I)<\/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\/redes-neuronales-2\/” button_text=”Unidad 5.2 API Keras para redes neuronales (II)” 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_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-7.png” title_text=”Enlace a cuaderno 7″ url=”https:\/\/colab.research.google.com\/drive\/1VF9scFkcGZ_yA45LqlxpTqpCDNcbpT3x#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||||||||” global_colors_info=”{}”][et_pb_accordion_item title=”Tema 14. Introducci\u00f3n y modelos iniciales” open=”on” _builder_version=”4.17.4″ _module_preset=”default” global_colors_info=”{}”]<\/p>\n

    \n
  1. Procesamiento Lenguaje Natural<\/a><\/span><\/li>\n
  2. Preparaci\u00f3n de datos texto<\/a><\/span><\/li>\n
  3. Dos enfoques para representar grupos de palabras: Conjuntos y secuencias\u00a0<\/a><\/span><\/li>\n<\/ol>\n

    [\/et_pb_accordion_item][\/et_pb_accordion][et_pb_image src=”https:\/\/unidigital.umh.es\/files\/2023\/12\/Enlace-a-video-cuaderno-14.png” title_text=”Enlace a v\u00eddeo cuaderno 14″ url=”https:\/\/www.youtube.com\/watch?v=RCgiswQyp2Y&list=PLClKgnzRFYe6aNxojV8JV1d74EUtosmus&index=14″ url_new_window=”on” _builder_version=”4.17.4″ _module_preset=”default” width=”50%” module_alignment=”center” hover_enabled=”0″ global_colors_info=”{}” sticky_enabled=”0″][\/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-8.png” title_text=”Enlace a cuaderno 8″ url=”https:\/\/colab.research.google.com\/drive\/11952eiDSdC7j23RMd5xnkDA0iu1mO27W” 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_margin=”||42px|||” custom_padding=”||25px||false|false” global_colors_info=”{}”][et_pb_accordion_item title=”Tema 15. Transformers” open=”on” _builder_version=”4.17.4″ _module_preset=”default” global_colors_info=”{}”]<\/p>\n

      \n
    1. La arquitectura Transformers<\/a><\/span><\/li>\n
    2. Comprendiendo la autoatenci\u00f3n<\/a><\/span><\/li>\n
    3. El transformer codificador<\/a><\/span><\/li>\n<\/ol>\n

      [\/et_pb_accordion_item][\/et_pb_accordion][et_pb_image src=”https:\/\/unidigital.umh.es\/files\/2023\/12\/Enlace-a-video-cuaderno-15.png” title_text=”Enlace a v\u00eddeo cuaderno 15″ url=”https:\/\/www.youtube.com\/watch?v=0kO2jWcFt1U&list=PLClKgnzRFYe6aNxojV8JV1d74EUtosmus&index=15″ url_new_window=”on” align=”center” _builder_version=”4.17.4″ _module_preset=”default” width=”50%” hover_enabled=”0″ global_colors_info=”{}” sticky_enabled=”0″][\/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-9.png” title_text=”Enlace a cuaderno 9″ url=”https:\/\/colab.research.google.com\/drive\/1x_IWsIov9xau40Y259wTc5_TXiVzBpCG” 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=”||8px||false|false” global_colors_info=”{}”][et_pb_accordion_item title=”Tema 16. Aprendizaje secuencia a secuencia” open=”on” _builder_version=”4.17.4″ _module_preset=”default” global_colors_info=”{}”]<\/p>\n

        \n
      1. Aprendizaje secuencia a secuencia<\/a><\/span><\/li>\n
      2. Un ejemplo de traducci\u00f3n autom\u00e1tica<\/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:\/\/unidigital.umh.es\/files\/2023\/12\/Enlace-a-video-cuaderno-16.png” title_text=”Enlace a v\u00eddeo cuaderno 16″ url=”https:\/\/www.youtube.com\/watch?v=qy6qAL1htE0&list=PLClKgnzRFYe6aNxojV8JV1d74EUtosmus&index=16″ url_new_window=”on” align=”center” _builder_version=”4.17.4″ _module_preset=”default” width=”50%” hover_enabled=”0″ global_colors_info=”{}” sticky_enabled=”0″][\/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=”2308″ 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=”2311,2314″ 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=”2317,2320″ 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 5. Redes Neuronales Unidad 5.1 API Keras para redes neuronales (I)   Procesamiento Lenguaje Natural Preparaci\u00f3n de datos texto Dos enfoques para representar grupos de palabras: Conjuntos y secuencias\u00a0 La arquitectura Transformers Comprendiendo la autoatenci\u00f3n El transformer codificador Aprendizaje secuencia a secuencia Un ejemplo de traducci\u00f3n autom\u00e1tica<\/p>\n","protected":false},"author":24704,"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\/2296"}],"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\/24704"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/unidigital.umh.es\/ca\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=2296"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/unidigital.umh.es\/ca\/wp-json\/wp\/v2\/pages\/2296\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/unidigital.umh.es\/ca\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=2296"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}