Redes Neuronales con JASP y SPSS
Precio: 130 Dólares
Este curso introduce redes neuronales e inteligencia artificial, cubriendo conceptos clave y técnicas avanzadas. A través de módulos especializados, los participantes aprenderán a usar JASP para modelar interacciones entre variables y crear modelos predictivos con perceptrones multicapa y funciones de base radial. El curso fortalece el conocimiento en Machine Learning, incluyendo métodos supervisados y no supervisados, y prepara a los participantes para aplicaciones prácticas a través del método «APRENDER HACIENDO».

Módulo 1 : Conceptos Básicos sobre Redes Neuronales e Inteligencia Artificial
Detalle del Módulo:
- Pautas generales del curso: compartir bases de datos, metodología, y fortalecimiento de menús básicos del programa JASP.
- Introducción a Machine Learning: métodos supervisados y no supervisados, lenguaje técnico.
Módulo 2 : Network con JASP y SPSS
Detalle del Módulo:
- Uso de redes para modelar interacciones entre un gran número de variables.
- Estimación de la relación entre todas las variables directamente, en lugar de reducir la estructura a su información compartida.
- Aplicación del Análisis Factorial Confirmatorio (AFC).
Módulo 3 : Perceptrón Multicapa y Función de Base Radial
Detalle del Módulo:
- Perceptrón Multicapa (MLP):
- Generación de modelos predictivos para variables dependientes basadas en valores de variables predictoras.
- Variables dependientes pueden ser nominales, ordinales o de escala.
- Función de Base Radial (RBF):
- Generación de modelos predictivos para variables dependientes similares al MLP.
- Aplicación de RBF para variables nominales, ordinales y de escala.
Leon Dario Bello Parias
Instructor