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Comprender las Redes Neuronales con Ejemplos Simples

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Comprender las Redes Neuronales con Ejemplos Simples

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Utiliza ejemplos cotidianos para que los estudiantes comprendan la idea básica de una red neuronal. Puedes relacionarlo con cómo aprenden los humanos, por ejemplo, comparándolo con la forma en que un niño aprende a reconocer frutas.

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Organiza una sesión de Meet para una discusión abierta donde los estudiantes puedan expresar qué creen que son las redes neuronales. Anima a cada estudiante a describir un objeto cotidiano que aprenda algo de su entorno.

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Enseña a los estudiantes a dibujar neuronas simples y conecta diferentes neuronas para formar una red. Puedes usar un software de dibujo digital o pedirles que usen hojas de papel y luego compartan sus dibujos virtualmente.

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Video Educativo: Introducción a las Redes Neuronales

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Video Educativo: Introducción a las Redes Neuronales

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Muestra un video animado que explique cómo funcionan las redes neuronales de manera sencilla y entretenida. Asegúrate de pausar el video en partes claves para discutir conceptos importantes.

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Revolucionando el Aprendizaje: Pensamiento Computacional y Redes Neuronales

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Utiliza un simulador en línea para que los estudiantes experimenten cómo una red neuronal procesa información. Esta actividad les permitirá interactuar con el simulador y cambiar parámetros para ver diferentes resultados.

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Um, What Is a Neural Network?

It's a technique for building a computer program that learns from data. It is based very loosely on how we think the human brain works. First, a collection of software "neurons" are created and connected together, allowing them to send messages to each other. Next, the network is asked to solve a problem, which it attempts to do over and over, each time strengthening the connections that lead to success and diminishing those that lead to failure. For a more detailed introduction to neural networks, Michael Nielsen's Neural Networks and Deep Learning is a good place to start. For a more technical overview, try Deep Learning by Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, and Aaron Courville.

This Is Cool, Can I Repurpose It?

Please do! We've open sourced it on GitHub with the hope that it can make neural networks a little more accessible and easier to learn. You're free to use it in any way that follows our Apache License. And if you have any suggestions for additions or changes, please let us know.

We've also provided some controls below to enable you tailor the playground to a specific topic or lesson. Just choose which features you'd like to be visible below then save this link, or refresh the page.

What Do All the Colors Mean?

Orange and blue are used throughout the visualization in slightly different ways, but in general orange shows negative values while blue shows positive values.

The data points (represented by small circles) are initially colored orange or blue, which correspond to positive one and negative one.

In the hidden layers, the lines are colored by the weights of the connections between neurons. Blue shows a positive weight, which means the network is using that output of the neuron as given. An orange line shows that the network is assiging a negative weight.

In the output layer, the dots are colored orange or blue depending on their original values. The background color shows what the network is predicting for a particular area. The intensity of the color shows how confident that prediction is.

What Library Are You Using?

We wrote a tiny neural network library that meets the demands of this educational visualization. For real-world applications, consider the TensorFlow library.

Credits

This was created by Daniel Smilkov and Shan Carter. This is a continuation of many people's previous work - most notably Andrej Karpathy's convnet.js demo and Chris Olah's articles about neural networks. Many thanks also to D. Sculley for help with the original idea and to Fernanda Viégas and Martin Wattenberg and the rest of the Big Picture and Google Brain teams for feedback and guidance.

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Tinker with a real neural network right here in your browser.

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Proyecto de Arte: Crear una Red Neuronal

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Proyecto de Arte: Crear una Red Neuronal

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Divide a los estudiantes en grupos pequeños para crear modelos físicos de redes neuronales utilizando materiales caseros como hilos y cuentas. Permite que cada grupo presente su modelo en una clase virtual.

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Crea un juego donde los estudiantes asocien imágenes con la respuesta correcta de una manera similar a cómo una red neuronal clasifica información. Utiliza herramientas de aula virtual para implementarlo.

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Juegos de asociación - Recursos didácticos

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Robot-Man - agarra numeros - Asociación de imágenes - ruleta para dibujar ️ - Ahorcado de Juegos - Juegos del jardín

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Realiza una sesión de preguntas y respuestas en la que los estudiantes puedan expresar sus dudas sobre el concepto y funcionamiento básico de las redes neuronales.

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Desafío Creativo: Historia de una Neurona

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Desafío Creativo: Historia de una Neurona

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Pide a los estudiantes que escriban una breve historia creativa desde el punto de vista de una neurona dentro de una red. Esto ayudará a los estudiantes a pensar en cómo una neurona 'vive' y trabaja en conjunto con otras.

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Crea un juego de memoria visual donde los estudiantes deben emparejar imágenes de diferentes tipos de neuronas. Esto les ayudará a recordar visualmente las diferencias entre diversas neuronas.

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INFORMACIÓN DEL JUEGO
Juego de memoria para adultos o niños, que consiste en observar los objetos que entran en la caja, y también los que salen. Determina qué memoria geométrica no ha salido, porque se ha quedado dentro de la caja. Pon a prueba tu memoria visual, entrena tu percepción e inteligencia con este juego de memoria visual.

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INFORMACIÓN DEL JUEGO Juego de memoria para adultos o niños, que consiste en observar los objetos que entran en la caja, y también los que salen. Determina qué memoria geométrica no ha salido, porque se ha quedado dentro de la caja. Pon a prueba tu memoria visual, entrena tu percepción e inteligencia con este juego de memoria visual.

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Cómo funcionan las redes neuronales - Inteligencia Artificial

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