Composición de funciones
Cada neurona combina entradas, pesos y sesgo, y aplica una activación. Capas sucesivas forman representaciones que pueden aproximar relaciones no lineales complejas.
Módulo 11 · Unidad III
Redes neuronales y arquitecturas modernas
Comprender neuronas, activaciones, backpropagation y regularización, con un mapa responsable de arquitecturas actuales.
Dedicación3 encuentros más TensorFlow Playground
RequisitosMódulos 04 a 06
Centro del módulo
Índice interactivo
Abrí cada recurso y marcá el avance. El estado se conserva en tu navegador.
| Recurso | Acceso |
|---|---|
| Guía del módulo | Abrir recurso |
| Simulación interactiva | Abrir recurso |
| Cuestionario | Abrir recurso |
| Glosario | Abrir recurso |
| Notebook en Colab | Abrir recurso |
| TensorFlow Playground | Abrir recurso |
| Laboratorio RNN | Abrir recurso |
| Laboratorio NLP | Abrir recurso |
| Laboratorio Transformer | Abrir recurso |
| Preguntas Transformer | Abrir recurso |
| Glosario Transformer | Abrir recurso |
Al completar el módulo
Resultados de aprendizaje
- Explicar neurona, capa, activación, pérdida y gradiente.
- Relacionar capacidad, sobreajuste y regularización.
- Experimentar con fronteras no lineales en TensorFlow Playground.
- Distinguir CNN, RNN/LSTM/GRU, Transformers y autoencoders.
Marco conceptual
Ideas que organizan la práctica
Aprendizaje por gradiente
Backpropagation calcula cómo cambia la pérdida respecto de cada parámetro. El optimizador actualiza pesos con una tasa de aprendizaje.
Generalización
Arquitectura, regularización L1/L2, dropout, early stopping, normalización y datos determinan el equilibrio entre sesgo y varianza.
Mapa de arquitecturas
CNN explotan estructura espacial; RNN, LSTM y GRU procesan secuencias; Transformers usan atención; autoencoders comprimen representaciones. Los modelos generativos requieren evaluación específica de veracidad, seguridad y costo.
Nivel profesional
Profundización aplicada
Estos temas conectan el fundamento con decisiones modernas, evaluación rigurosa y operación real.
Embeddings, recuperación aumentada, evaluación de RAG y trazabilidad de fuentes.
Structured outputs, herramientas y agentes con límites, permisos y observabilidad.
Agencia responsable: separar recomendación, aprobación y ejecución, con criterios de detención y reversión.
Evaluación de IA generativa: veracidad, utilidad, seguridad, costo y latencia.
Control de calidad
Errores frecuentes que invalidan la conclusión
- Elegir una red profunda sin superar un baseline simple.
- Evaluar texto generado solo con ejemplos favorables o impresión subjetiva.
- Confundir atención con explicación causal o razonamiento humano.
Caso de negocio
Decidir con contexto
Un centro de atención quiere clasificar mensajes y resumir motivos. Debe comparar una referencia simple con modelos complejos y evaluar errores.
Explorar en la simulaciónPráctica guiada
Secuencia de laboratorio
- 01Construir una neurona y observar su frontera.
- 02Comparar activaciones y cantidad de capas.
- 03Registrar pérdida de entrenamiento y validación.
- 04Documentar por qué una arquitectura es adecuada al tipo de dato.
Desafío de transferencia
Tomar una decisión defendible
Diseñá un asistente documental que cite evidencia, se abstenga cuando corresponda y sea evaluable antes de publicarse.
- Escribí una hipótesis antes de calcular.
- Definí la evidencia que podría refutarla.
- Compará al menos dos escenarios.
- Terminá con acción, límite y responsable.
Producto del módulo
Entregable esperado
Experimento controlado de arquitectura y regularización, comparación con baseline, curva de aprendizaje y ficha de riesgos.