Las redes neuronales son un grupo de algoritmos que se utilizan para el aprendizaje automático. Por lo tanto, si no tiene experiencia previa con Machine Learning, no podrá comprender las redes neuronales de manera eficiente.
Para comenzar con Machine Learning, todo lo que necesita es conocer algunos conceptos básicos de Matemáticas y Estadística. Si conoce algunos conceptos básicos, como cómo derivar una función y cómo aplicar operaciones de matrices, puede comenzar con el curso de Andrew Ng Coursera. En este curso, no profundizará en Matemáticas, conocerá los conceptos básicos de cómo aplicar su algoritmo de aprendizaje en las características de datos y el algoritmo de optimización, además, conocerá los diferentes tipos de aprendizaje como Supervisado y No supervisado Aprendizaje. Estos conceptos básicos le ayudarán a comenzar a comprender los conceptos de Machine Learning
Después de terminar el curso de Andrew Ng, si desea profundizar en las matemáticas de Machine Learning después de conocer los modelos, puede consultar el curso de Yasser S. Abu-Mustafa. Tiene casi el mismo contenido del curso de Andrew Ng, pero profundiza un poco con las matemáticas.
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Ahora, tiene los conceptos básicos de Machine Learning, entonces, puede comenzar a profundizar en las redes neuronales, si es así, puede verificar las Redes neuronales para el aprendizaje automático de Geoffery Hinton en Coursera. En este curso, no profundizará en Matemáticas en la mayoría de las conferencias, puede ser difícil en algunas conferencias en Máquinas de Boltzmann restringidas y algunos otros modelos generativos, pero en general, este curso es perfecto para aquellos que quieran saber sobre algunos modelos importantes en redes neuronales como las redes neuronales recurrentes y convolucionales.
Además, recomiendo aprender Tensorflow para ayudarlo en la implementación en Redes Neurales, puede consultar el curso de Aprendizaje Profundo en Udacity para aprender la práctica de las Redes Neuronales, o puede consultar cualquier otra biblioteca de aprendizaje profundo como PyTorch o Theano, sin embargo, Recomiendo Tensorflow.
