Curso de Inteligencia Artificial GRATIS | ¡Funcionamiento Completo de Redes Convolucionales! #5

Sobre esta lección

Clase #5 | Deep Learning — CNNs desde CERO (Convolución, Pooling, ReLU, Feature Maps) | Visión por Computadora ¿Te has preguntado cómo un auto autónomo detecta peatones, cómo Google Fotos reconoce caras o cómo se analizan rayos X con IA? La base de todo eso son las Redes Neuronales Convolucionales (CNN). 🚗📸🩻 En esta clase te doy una explicación completa y clara de cómo funcionan las CNN de la A a la Z, entendiendo cada bloque: convolución, kernels, feature maps, activaciones, pooling y capas totalmente conectadas, y por qué son el corazón de la Visión por Computadora. 👁️🤖 🧠 Qué vas a aprender (resumen rápido) ✅ Qué es una CNN y por qué una red “normal” no es suficiente para imágenes ✅ Intuición de la convolución (kernels / filtros) ✅ Feature Maps: cómo la red “ve” bordes, texturas y patrones ✅ ReLU: por qué las activaciones importan ✅ Pooling: reducir dimensión sin perder lo esencial ✅ Fully Connected: cómo se llega a una predicción final ✅ Aplicaciones reales: clasificación, detección, segmentación y más 📚 Contenido del video (detalle) 🧠 ¿Qué es una CNN? Por qué las redes tradicionales no escalan bien con imágenes La intuición clave detrás de las convoluciones ✨ Capa de Convolución (el “ojo” de la IA) Filtros / Kernels Mapas de características (Feature Maps) Función de activación ReLU 📉 Capa de Pooling Max Pooling y reducción de dimensionalidad Qué ganamos y qué perdemos (y por qué conviene) 🤖 Capa Totalmente Conectada Cómo se toman decisiones y se clasifican imágenes De píxeles → características → predicción 🚀 Aplicaciones reales Reconocimiento de imágenes, detección de objetos y más ------------------------------------------------------------------- links ---------------------------------------------------------------------------- ✅ Plataforma + demos (ingeniia): https://www.ingeniia.co ✅ Repositorio del proyecto (código): https://github.com/AprendeIngenia/deep_learning_services ------------------------------------------------------------------- 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