Módulo 1: Introducción a Redes Neuronales
Lección 1 - Fundamentos de Deep Learning
Lección 2 - Arquitectura de Redes Neuronales
Lección 3 - Funcionamiento de Neuronas y Capas

Módulo 2: TensorFlow y su Ecosistema
Lección 1 - Introducción a TensorFlow
Lección 2 - Construcción de Grafo Computacional
Lección 3 - Optimización y Entrenamiento de Modelos

Módulo 3: Implementación de Redes Neuronales con TensorFlow
Lección 1 - Construcción de Redes Neuronales en TensorFlow
Lección 2 - Técnicas de Regularización y Optimización
Lección 3 - Evaluación de Modelos y Métricas de Desempeño
Lección 4 - Aplicaciones Prácticas de Redes Neuronales

Módulo 4: Redes Neuronales Convolucionales (CNN)
Lección 1 - Arquitectura y Funcionamiento de CNN
Lección 2 - Convolutional Layers y Pooling Layers
Lección 3 - Aplicaciones de CNN en Visión por Computadora

Módulo 5: Redes Neuronales Recurrentes (RNN)
Lección 1 - Arquitectura y Funcionalidad de RNN
Lección 2 - Long Short-Term Memory (LSTM) y Gated Recurrent Unit (GRU)
Lección 3 - Aplicaciones de RNN en Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP)