Explicación visual y paso a paso de cómo implementar una Red Neuronal Artificial, en particular, un perceptrón multicapa (multilayer perceptron MLP) para clasificar imágenes del juego: Piedra, Papel o Tijera. La red neuronal se programa utilizando Python, Tensorflow y Keras.

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Para citar este recurso educativo utiliza la siguiente referencia:

Gutiérrez-García, J.O. [Código Máquina]. (2024, 25 de Junio). Tu primera Red Neuronal para Clasificar Imágenes con Python y TensorFlow: Perceptrón Multicapa MLP [Video]. YouTube. [Incluye aquí la URL del video]


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Para guiar tu aprendizaje, en este vínculo (   • Curso de Inteligencia Artificial (IA)...  ) se encuentra una guía secuencial para aprender:

1. Programación Básica con Python;
2. Manejo de Datos;
3. Visualización de Datos;
4. Análisis de Datos; y
5. Aprendizaje de Máquina y Ciencia de Datos.

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Índice del Video:

0:00 Introducción
0:37 Juego: Piedra, Papel o Tijera
1:07 Datos (Imágenes)
1:48 Preprocesamiento de las Imágenes
6:54 Estructura de una Instancia (Imagen)
8:05 Conjunto de Datos (Imágenes)
9:30 Conjuntos de Entrenamiento y Prueba
11:47 Escalamiento de los Datos
13:50 Diseño de la Red Neuronal (Perceptrón multicapa)
24:20 Configuración del Entrenamiento
31:38 Evaluación de la Red Neuronal Artificial
32:44 Código en Python de la Red Neuronal usando TensorFlow y Keras


El código se encuentra disponible en:

https://github.com/CodigoMaquina/code...

El conjunto de datos (imágenes de piedras, papeles y tijeras) se pueden descargar de:

https://github.com/CodigoMaquina/code...


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