El objetivo principal de este curso es conocer las bases del funcionamiento de una red neuronal, y llegar a poder implementar una red neuronal densa para un problema de predicción en el ámbito industrial.

La metodología integrará aspectos teóricos y prácticos. Primero se dará una introducción teórica, donde se explicará el funcionamiento interno de una red neuronal densa, y cómo se entrena dicho modelo. Después se mostrarán unos ejemplos de datos industriales con las que se plantearán problemas de predicción. Y por último, se emplearán algunos casos de estudio para ilustrar la aplicación en escenarios del mundo real, permitiendo a los participantes transferir sus conocimientos en procesos industriales

Contenidos:

1. Introducción a las Redes Neuronales Densas
2. Datos industriales para problemas de predicción/clasificación
3. Implementación en Keras de problemas de predicción/clasificación en industria

Requisitos: 

• Se recomiendan conocimientos básicos de programación: variables, tipos de datos y funciones.
• Familiaridad con Python y uso de Jupyter Notebooks.
• Conocimientos básicos de tratamiento de datos con Python.