El Perceptrón

Gratis, talleres presenciales en nuestro campus de Old Street. Trabaja a través de una parte de nuestro plan de estudios de ML con nuestros fundadores. No se requiere solicitud. Descripción general: Este taller es una introducción a nuestra pasantía de aprendizaje automático para ingenieros de software experimentados y es una oportunidad para ver si te gusta este estilo de aprendizaje. Proporciona una introducción práctica a las redes neuronales comenzando con el perceptrón: uno de los primeros modelos entrenables y aún la forma más clara de entender cómo aprenden las máquinas a partir de ejemplos. Construiremos un pequeño perceptrón que aprende a separar puntos etiquetados en una cuadrícula 2D, luego lo usaremos para desglosar las ideas que aún están en la base de la IA moderna: entradas, pesos, sesgos, funciones de activación, predicción, error, actualizaciones de parámetros, épocas y límites del modelo. Antecedentes: En 1958, Frank Rosenblatt describió el perceptrón como un sistema que podía aprender de la experiencia. En lugar de recibir una regla directamente, vería ejemplos, haría predicciones, recibiría retroalimentación y cambiaría las fortalezas de sus conexiones internas. Ese patrón sigue siendo reconocible en las redes neuronales de hoy. Un modelo recibe entradas, las combina con parámetros aprendidos, produce una salida, compara esa salida con la respuesta esperada y se actualiza para desempeñarse mejor la próxima vez. El perceptrón es deliberadamente simple. Puede aprender un límite en línea recta, pero no puede resolver problemas que requieren representaciones curvas, en capas o más abstractas. Esa limitación es lo que lo convierte en un punto de partida tan útil. Una vez que puedes ver lo que un solo perceptrón puede y no puede hacer, los desarrollos posteriores en redes neuronales tienen más sentido: capas ocultas, retropropagación, aprendizaje profundo, redes convolucionales y, eventualmente, transformadores. Durante este taller, nos centraremos en el perceptrón como la construcción práctica. Al final, retrocederemos y rastrearemos lo que cada avance posterior añadió, para que te vayas con un mapa desde las primeras unidades neuronales entrenables hasta las arquitecturas detrás de los modelos de lenguaje modernos. Qué cubriremos: Qué traer: Por favor, ten en cuenta: este evento requiere experiencia previa en desarrollo de software. Escritorio compartido: Estás bienvenido a usar el espacio compartido desde las 10 am del día del evento. Información de acceso: Por favor, llama al timbre de Founders and Coders. El espacio es accesible en silla de ruedas y cuenta con un ascensor. Nuestros baños son totalmente accesibles. Si tienes alguna necesidad de acceso específica, háznoslo saber cuando te inscribas y haremos nuestro mejor esfuerzo para ayudar.