Enseñando a Programar Redes Neuronales

En este libro abordamos brevemente la fundamentaci鏮 te鏎ica de las redes neuronales, desde sus principios b嫳icos como funciona una neurona y su similitud con la parte biol鏬ica, en la cual se explican sus axones (entradas), los pesos de las entradas, el sesgo, el cuerpo de la neurona, la funci鏮 de activaci鏮 y la funci鏮 de salida del ax鏮. Posteriormente se describe la arquitectura de una red neuronal multicapas, el proceso de aprendizaje de la red neuronal a trav廥 de las funciones de retro-propagaci鏮 (backpropagation) y la propagaci鏮 directa (feedforward). Finalmente, en el libro se procede a entrenar una red neuronal desde cero, con el objetivo de ense鎙rle al lector de manera sencilla como se dise鎙 una red neuronal y los procesos implicados para el aprendizaje de la misma. Posteriormente se define un problema para la detecci鏮 de la plaga del tiz鏮 tard甐 en cultivos de papa. Se presenta la fundamentaci鏮 te鏎ica de una red convolucional y las definiciones relacionadas con la plaga de la papa. Seguidamente, se presenta al lector una gu燰 paso a paso de c鏔o crear un proyecto en Jupyter-lab, para la detecci鏮 de la enfermedad de las hojas de la papa.