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Ruta de aprendizaje de IA

Construye una red neuronal desde cero en C++

15 retos te llevan del producto escalar a una red que aprende XOR, y luego a optimizadores modernos como Adam, sin bibliotecas de IA: neuronas, activaciones, pérdida, gradientes, retropropagación y entrenamiento. Resuélvelos en orden en C++; cada uno se ejecuta en tu navegador con pruebas instantáneas y una revisión de IA.

Comenzar el primer desafío
  1. 1

    Componentes básicos

    Vectores, funciones de activación y una sola neurona.

    0/3
    1. 1 Producto escalar de dos vectores Fácil Resolver en C++
    2. 2 Funciones de activación Fácil Resolver en C++
    3. 3 Una sola neurona artificial Fácil Resolver en C++
  2. 2

    Propagación hacia adelante

    Capas, una red de dos capas y funciones de pérdida.

    0/3
    1. 1 Propagación hacia adelante en una capa densa Intermedio Resolver en C++
    2. 2 Propagación hacia adelante en una red de dos capas Intermedio Resolver en C++
    3. 3 Funciones de pérdida: MSE, MAE y entropía cruzada Fácil Resolver en C++
  3. 3

    Entrenamiento

    Gradientes, retropropagación y descenso de gradiente, hasta resolver XOR.

    0/5
    1. 1 Derivadas de funciones de activación Fácil Resolver en C++
    2. 2 Gradientes de una sola neurona Intermedio Resolver en C++
    3. 3 Retropropagación en una red de dos capas Difícil Resolver en C++
    4. 4 Entrena una neurona con descenso de gradiente Intermedio Resolver en C++
    5. 5 Entrena una red neuronal para resolver XOR Difícil Resolver en C++
  4. 4

    Mejor entrenamiento

    Inicialización de pesos, mini-lotes, momentum y Adam.

    0/4
    1. 1 Inicialización de pesos Xavier y He Fácil Resolver en C++
    2. 2 Descenso de gradiente por mini-lotes Intermedio Resolver en C++
    3. 3 Descenso de gradiente con momentum Fácil Resolver en C++
    4. 4 Optimizador Adam Intermedio Resolver en C++