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Retos de programación de Redes neuronales

Practica Redes neuronales con 17 retos de programación, de fáciles a difíciles. Cada reto se ejecuta en el navegador, con pruebas al instante, una revisión de tu código con IA y soluciones de la comunidad para comparar.

Fácil · 7 Intermedio · 8 Difícil · 2

Habilidades que practicarás: Descenso de gradienteRegla de la cadenaRetropropagaciónActivacionesAdamAprendizaje en líneaBucles de entrenamientoCapas densasCorrección de sesgoDerivadasEntrenar redes neuronalesEntropía cruzada
  • Python · C++ · C#
  • Pruebas automáticas
  • Revisión de código por IA
  • Soluciones de la comunidad
Programación
Fundamentos de programaciónDe las variables a la recursión, para principiantes
IA y aprendizaje automático
Centro de aprendizaje de IARedes neuronales, ML y LLM desde cero Redes neuronales desde ceroNeuronas, retropropagación y optimizadores Aprendizaje automático desde ceroRegresión, clasificación y agrupamiento Transformers y LLM desde ceroTokenizadores, atención y generación de texto IA clásica y aprendizaje por refuerzoBúsqueda, juegos y aprendizaje por refuerzo
226
Desafíos
2
Soluciones compartidas
3
Lenguajes

Todos los desafíos

Busca por tema, lenguaje o dificultad.

17 desafíos
Intermedio

Propagación hacia adelante en una red de dos capas

Pasa las entradas por una capa oculta ReLU y una capa de salida sigmoide.

Aprenderás Propagación hacia delanteRedes multicapa
Redes neuronalesaiaprendizaje automático
Python C++ C#
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Intermedio

Algoritmo de aprendizaje del perceptrón

Entrena el perceptrón original, que solo actualiza sus pesos cuando se equivoca.

Aprenderás PerceptrónAprendizaje en línea
Redes neuronalesaiaprendizaje automático
Python C++ C#
0 resueltos
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Fácil

Funciones de activación

Aplica sigmoide, ReLU, Leaky ReLU o tanh a cada valor de una lista.

Aprenderás SigmoideReLU y tanh
Redes neuronalesaiaprendizaje automático
Python C++ C#
0 resueltos
Aún no hay soluciones
Intermedio

Gradientes de una sola neurona

Usa la regla de la cadena para saber cómo cambia la pérdida con cada peso y el sesgo de una neurona sigmoide.

Aprenderás Regla de la cadenaGradientes
Redes neuronalesaiaprendizaje automático
Python C++ C#
0 resueltos
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Fácil

Funciones de pérdida: MSE, MAE y entropía cruzada

Mide cuán equivocadas son las predicciones de un modelo con el error cuadrático medio, el error absoluto medio o la entropía cruzada binaria.

Aprenderás MSEEntropía cruzada
Redes neuronalesaiaprendizaje automático
Python C++ C#
0 resueltos
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Fácil

Una sola neurona artificial

Calcula la salida de una neurona: suma ponderada de las entradas más un sesgo, pasada por la sigmoide.

Aprenderás NeuronasSumas ponderadas
Redes neuronalesaiaprendizaje automático
Python C++ C#
0 resueltos
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Intermedio

Normalización de capa

Normaliza cada fila a media 0 y varianza 1, y luego escala y desplaza, como hace cada bloque Transformer.

Aprenderás Normalización de capaTransformers
Redes neuronalesaiaprendizaje automático
Python C++ C#
0 resueltos
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Difícil

Retropropagación en una red de dos capas

Calcula todos los gradientes de pesos y sesgos de una red con una capa oculta sigmoide y una salida sigmoide.

Aprenderás RetropropagaciónRegla de la cadena
Redes neuronalesaiaprendizaje automático
Python C++ C#
0 resueltos
Aún no hay soluciones
Fácil

Derivadas de funciones de activación

Calcula la derivada de sigmoid, ReLU, Leaky ReLU o tanh en cada valor, las pendientes que necesita la retropropagación.

Aprenderás DerivadasRetropropagación
Redes neuronalesaiaprendizaje automático
Python C++ C#
0 resueltos
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Intermedio

Propagación hacia adelante en una capa densa

Calcula las salidas de una capa de neuronas totalmente conectada con la activación que elijas.

Aprenderás Capas densasActivaciones
Redes neuronalesaiaprendizaje automático
Python C++ C#
0 resueltos
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Intermedio

Descenso de gradiente por mini-lotes

Entrena un modelo lineal actualizando los pesos después de cada lote pequeño en lugar de después de todo el conjunto de datos.

Aprenderás Mini-lotesDescenso de gradiente
Redes neuronalesaiaprendizaje automático
Python C++ C#
0 resueltos
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Fácil

Descenso de gradiente con momentum

Aplica actualizaciones con momentum que conservan parte del paso anterior, para que el entrenamiento acelere en direcciones constantes.

Aprenderás MomentumOptimizadores
Redes neuronalesaiaprendizaje automático
Python C++ C#
0 resueltos
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Fácil

Inicialización de pesos Xavier y He

Calcula el rango o la desviación estándar usados para inicializar los pesos de una capa.

Aprenderás Inicialización Xavier y HeEstabilidad del entrenamiento
Redes neuronalesaiaprendizaje automático
C# Python C++
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Difícil

Entrena una red neuronal para resolver XOR

Combínalo todo: entrena una red sigmoide 2-2-1 con retropropagación hasta que aprenda XOR.

Aprenderás Entrenar redes neuronalesProblema XOR
Redes neuronalesaiaprendizaje automático
Python C++ C#
0 resueltos
Aún no hay soluciones
Intermedio

Optimizador Adam

Implementa Adam, el optimizador por defecto del deep learning, con medias móviles y corrección de sesgo.

Aprenderás AdamCorrección de sesgo
Redes neuronalesaiaprendizaje automático
Python C++ C#
0 resueltos
Aún no hay soluciones
Intermedio

Entrena una neurona con descenso de gradiente

Repite la propagación hacia adelante, los gradientes y la actualización de pesos para enseñar a una neurona sigmoide a partir de ejemplos.

Aprenderás Descenso de gradienteBucles de entrenamiento
Redes neuronalesaiaprendizaje automático
Python C++ C#
0 resueltos
Aún no hay soluciones
Fácil

Producto escalar de dos vectores

Multiplica dos vectores elemento a elemento y suma los resultados, la operación central de toda neurona.

Aprenderás VectoresProducto escalar
Redes neuronalesaiaprendizaje automático
Python C++ C#
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