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Ruta de aprendizaje de IA
Construye una red neuronal desde cero en Go
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 Go; cada uno se ejecuta en tu navegador con pruebas instantáneas y una revisión de IA.
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1 Aprende primero el concepto Neuronas y funciones de activación en Python Leer la lección →0/3Componentes básicos
Vectores, funciones de activación y una sola neurona.
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2 Aprende primero el concepto Propagación hacia adelante y funciones de pérdida en Python Leer la lección →0/3Propagación hacia adelante
Capas, una red de dos capas y funciones de pérdida.
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3 Aprende primero el concepto Descenso de gradiente y retropropagación en Python Leer la lección →0/5Entrenamiento
Gradientes, retropropagación y descenso de gradiente, hasta resolver XOR.
- 1 Derivadas de funciones de activación Fácil Resolver en Go
- 2 Gradientes de una sola neurona Intermedio Resolver en Go
- 3 Retropropagación en una red de dos capas Difícil Resolver en Go
- 4 Entrena una neurona con descenso de gradiente Intermedio Resolver en Go
- 5 Entrena una red neuronal para resolver XOR Difícil Resolver en Go
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4 Aprende primero el concepto Optimizadores de redes neuronales: SGD, Momentum y Adam en Python Leer la lección →0/4Mejor entrenamiento
Inicialización de pesos, mini-lotes, momentum y Adam.
- 1 Inicialización de pesos Xavier y He Fácil Resolver en Go
- 2 Descenso de gradiente por mini-lotes Intermedio Resolver en Go
- 3 Descenso de gradiente con momentum Fácil Resolver en Go
- 4 Optimizador Adam Intermedio Resolver en Go