Redes Adaptativas

Diseño y optimización de redes que evolucionan y se adaptan dinámicamente

Descripción del Curso

Las redes adaptativas representan el futuro de los sistemas neuronales. Aprende a diseñar redes que se modifican automáticamente en respuesta a cambios en los datos, el entorno o los objetivos, creando sistemas verdaderamente inteligentes y autónomos.

¿Qué aprenderás?

  • Fundamentos de redes adaptativas y auto-organización
  • Arquitecturas dinámicas: crecimiento y pruning adaptativo
  • Aprendizaje continuo y lifelong learning
  • Meta-learning y learning to learn
  • Redes neuronales evolutivas (NEAT, HyperNEAT)
  • Adaptación de hiperparámetros en tiempo real
  • Transfer learning y domain adaptation
  • Redes de memoria adaptativa
  • Detección y adaptación a concept drift
  • Diseño de sistemas autónomos adaptativos

Contenido del Programa

Módulo 1: Fundamentos Adaptativos (Semanas 1-3)

  • Introducción a redes adaptativas
  • Auto-organización y plasticidad neuronal
  • Mecanismos de adaptación estructural
  • Arquitecturas dinámicas básicas

Módulo 2: Aprendizaje Adaptativo (Semanas 4-7)

  • Aprendizaje continuo y catastrophic forgetting
  • Meta-learning: MAML, Reptile, Model-Agnostic
  • Few-shot y zero-shot learning
  • Transfer learning avanzado

Módulo 3: Evolución y Optimización (Semanas 8-11)

  • Redes neuronales evolutivas (NEAT)
  • HyperNEAT y composición de patrones
  • Adaptación de hiperparámetros
  • AutoML y neural architecture search

Módulo 4: Aplicaciones Avanzadas (Semanas 12-14)

  • Detección de concept drift
  • Sistemas de memoria adaptativa
  • Aplicaciones en robótica y control
  • Proyecto final: sistema adaptativo completo

Requisitos Previos

  • Dominio sólido de redes neuronales
  • Experiencia en Python y frameworks de deep learning
  • Conocimientos de algoritmos evolutivos (deseable)
  • Familiaridad con optimización y meta-learning

Duración y Modalidad

  • Duración: 14 semanas
  • Modalidad: Online con sesiones prácticas y proyectos
  • Dedicación estimada: 10-12 horas por semana
  • Certificado: Incluido al completar el curso

Proyectos Prácticos

  • Implementación de red adaptativa con crecimiento dinámico
  • Sistema de meta-learning para few-shot classification
  • Red evolutiva con NEAT
  • Sistema de detección y adaptación a concept drift
  • Proyecto final: aplicación adaptativa completa
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