Curso de Inteligencia Artificial GRATIS | Entrenamiento de Clasificador de Imagenes #6

Sobre esta lección

Clase #6 | Deep Learning — Cómo Aprende una CNN (Forward, Loss, Backprop, Optimizers) + Entrenamiento YOLO11-cls en Radiografías ¿Alguna vez te has preguntado cómo una IA distingue una radiografía sana de una con anomalías? 🤔 En esta clase dejamos de ver a las CNNs como “caja negra” y desglosamos la matemática y la lógica del aprendizaje, desde la inicialización de pesos hasta la optimización. Luego llevamos la teoría a la práctica entrenando YOLO11-cls en un caso médico real: clasificación de radiografías (Normal vs Anómala). 🩻🤖 🧠 Qué vas a aprender (resumen rápido) ✅ Inicialización de parámetros + Forward Pass ✅ Función de pérdida (Loss) y qué significa “aprender” ✅ Backpropagation explicado en capas densas y convolucionales ✅ Optimizadores: cómo ajustan los pesos (y por qué importa) ✅ Transfer Learning vs Fine Tuning (cuándo usar cada uno) ✅ Regularización para evitar overfitting: Dropout, BatchNorm, L2, Weight Decay ✅ Proyecto real: entrenar YOLO11-cls para radiografías 📚 Contenido del video (detalle) 📌 Parte 1 — Teoría profunda - Inicialización de parámetros y Forward Pass - Loss Function - Backpropagation (densas + convolucionales) - Algoritmos de optimización 🧩 Parte 2 — Estrategias + práctica - Transfer Learning vs Fine Tuning - Regularización y anti-overfitting (Dropout, BatchNorm, L2, Weight Decay) - Entrenamiento práctico: YOLO11-cls (Radiografías: Normal vs Anómala) ------------------------------------------------------------------- links ---------------------------------------------------------------------------- ✅ Plataforma + demos (ingeniia): https://www.ingeniia.co ✅ Repositorio del proyecto (código): https://github.com/AprendeIngenia/deep_learning_services ✅ Docs oficiales YOLO26 (Ultralytics): https://docs.ultralytics.com/models/yolo26/?utm_source=infl&utm_medium=twitter&utm_campaign=yolo26&utm_term=ingeniia ✅ Descarga / Modelo YOLO26 (Ultralytics): https://platform.ultralytics.com/ultralytics/yolo26?utm_source=infl&utm_medium=twitter&utm_campaign=yolo26&utm_term=ingeniia ------------------------------------------------------------------- curso IA ---------------------------------------------------------------------------- 🧩 Únete a la Comunidad / Asesorías: https://www.ingeniia.co/community 🧠 Códigos, mapas mentales y demos: https://www.ingeniia.co ------------------------------------------------------------------- redes ---------------------------------------------------------------------------- 🤗 Hugging Face: https://huggingface.co/inGeniia 💾 GitHub: https://github.com/AprendeIngenia 📸 Instagram: https://www.instagram.com/santiagsanchezr/ 🐦 X / Twitter: https://x.com/SantiagSanchezR 💼 LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/santiago-sanchez-rios-0b20431b8/ 🧺 Datasets: https://huggingface.co/inGeniia ------------------------------------------------------------------- apoyo ---------------------------------------------------------------------------- ❤️ Apoya el canal ⭐ Miembros (contenido exclusivo): https://www.youtube.com/channel/UCzwHEOCbsZLjfELperJ6VeQ/join ☕ Donaciones PayPal: https://www.paypal.me/santiagsanchezr --------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 👍 Si te sirvió Suscríbete para más clases del curso y deja en comentarios qué dataset te gustaría que entrenemos después. #deeplearning #inteligenciaartificial #artificialintelligence #development #developer #machinelearning #devops #mlops #python #curso