Se exploran diferentes tipos de redes neuronales, incluyendo perceptrones, redes neuronales feedforward, redes neuronales recurrentes (RNN) y redes neuronales convolucionales (CNN). Cada tipo de red neuronal se presenta con sus características distintivas y aplicaciones prácticas en campos como el procesamiento de imágenes, el procesamiento de lenguaje natural y la predicción secuencial.

También revisaremos los principios de aprendizaje automático y optimización utilizados en el entrenamiento de redes neuronales. Se cubren temas como el descenso de gradiente, la retropropagación del error, las funciones de pérdida y las técnicas de regularización para mejorar el rendimiento y la generalización de los modelos de redes neuronales.
Finalmente, se presentan diversas aplicaciones prácticas de las redes neuronales en campos como el reconocimiento de imágenes, el procesamiento de texto, la robótica, la medicina y las finanzas. Se discuten casos de estudio y ejemplos reales para ilustrar cómo las redes neuronales están transformando industrias enteras y resolviendo desafíos complejos en la vida cotidiana.