Curso Network

NetWork - Redes Neuronales- Con dos Software - JASP y SPSS

La modalidad es mixta, es decir, se tendrán seis encuentros online (se graban) y se complementan con algunos vídeos logrados previamente para facilitar su estudio. De igual manera, se comparten presentaciones construidas para el presente curso online, artículos seleccionados y archivos PDF para complementar el estudio. Análisis de artìculos.

Curso Online NetWork - Redes Neuronales. – Vídeos MP4 -

Seis encuentros online por el aula virtual salaciemonline.myownmeeting.net/ todos ellos sábados a las 2:00 P.M hora de Colombia. Luego de cada sesión se envían los enlaces para que los puedan volver a observar y estudiar en su comodidad y en el horario que dispongan

El contenido tendrá dos grandes bloques o módulos: Network con SPSS y Network con JASP. Un módulo adicional inicial sobre conceptos básicos del tema, donde está inmerso y simbología. El SPSS se sub divide en dos: Perceptrón multicapa y de base radial.

1. Módulo Introducción a las Redes Neuronales. ¿Qué es una red neuronal?. Estructura de una red neuronal. Relación entre las redes neuronales artificiales y la inteligencia artificial.Lenguaje propio de las Network.

2. Módulo 2: Aplicaciones con JASP- Una alternativa del AFC con Network.  Utilización del Bootstrapping 

3. Módulo 3.1:  Redes perceptrón para predecir-3.2 Redes de base radial predicción. Aplicaciones de ambos tipos de red, comparación con procedimientos tradicionales.

Contenido

Modulo 1: Conceptos básicos sobre REDES NEURONALES E INTELIGENCIA ARTIFICIAL. 

Pautas generales del curso compartir bases de datos, metodología, fortalecimiento de algunos menús básicos del programa JASP.Introducción a Machine Learning, métodos supervisados y no supervisados, lenguaje técnico. 

Modulo 2: Network con JASP.

Se utilizan para modelar interacciones entre un gran número de variables. En lugar de intentar reducir la estructura de las variables a su información compartida, como se hace en el modelado de variables latentes, estimamos la relación entre todas las variables directamente. Aplicación del AFC.

Modulo 3:

3.1 Perceptrón multicapa: 

El procedimiento Perceptrón multicapa (MLP) genera un modelo predictivo para una o más variables dependientes (de destino) basada en los valores de las variables predictoras.

“Variables dependientes. Las variables dependientes pueden ser:

  • Nominalcuando sus valores representan categorías que no obedecen a una clasificación intrínseca.
  • Ordinalcuando sus valores representan categorías con alguna clasificación intrínseca.
  • Escalas(continua) cuando sus valores representan categorías ordenadas con una métrica con significado, por lo que son adecuadas las comparaciones de distancia entre valores. Son ejemplos de variables de escala: la edad en años, ingresos”.
3.2 Función de base radial:
 

El procedimiento Función de base radial (RBF) genera un modelo predictivo para una o más variables dependientes (de destino) basado en los valores de las variables predictoras. Las variables dependientes puedn ser como en el caso anterior nominal, ordinal o escala)-

 

La inversión es de 150 dólares fuera de Colombia, en el país es de 485.000. Se pueden cancelar por Western Unión y Paypal desde el exterior y en Bancolombia en el país cuenta de ahorro 61463568030 a nombre del tutor León Darío Bello Parias.

El tutor León Darío Bello Parias estadístico y docente investigador con más de 34 años de experiencia y asesor de múltiples trabajos de investigación y acompañamiento en tesis y publicación de artículos.

Estadìstico León Darío Bello Parias

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