Las redes neuronales convolucionales son un tipo de red neuronal artificial que se utiliza principalmente para el procesamiento de imágenes y videos. Estas redes son capaces de aprender y extraer características de las imágenes de entrada mediante el uso de filtros convolucionales.

En Python, una biblioteca popular para trabajar con redes neuronales convolucionales es TensorFlow. A continuación se muestra un ejemplo de cómo crear una red neuronal convolucional en TensorFlow:

import tensorflow as tf

model = tf.keras.models.Sequential([
    tf.keras.layers.Conv2D(32, (3,3), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1)),
    tf.keras.layers.MaxPooling2D((2,2)),
    tf.keras.layers.Flatten(),
    tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])

model.compile(optimizer='adam',
              loss='sparse_categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

model.summary()
Este ejemplo crea una red neuronal convolucional simple que se utiliza para clasificar imágenes en el conjunto de datos MNIST.
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