MIIA 4203 Mode. Avanz. Análisis Datos 2
Este curso provee una introducción a Deep Learning. Los estudiantes que tomen el curso aprenderán las teorías, los modelos, el progreso de Deep Learning y obtendrán experiencia en el entrenamiento de redes neuronales. El curso empieza con las bases de aprendizaje computacional (Machine Learning ) y algunos modelos clásicos, seguido de técnicas de optimización para entrenar redes neuronales profundas (Deep Neural Networks ), implementación de aprendizaje profundo a gran escala (large scale deep learning ), aprendizaje profundo de multitareas (multi-task deep learning ), transferencia de aprendizaje profundo (transferred deep learning ), redes neuronales recurrentes, aplicaciones de aprendizaje profundo en sistemas de recomendación y análisis de texto, y entendimiento del porqué Deep Learning funciona. Se propone un seguimiento a través del desarrollo de talleres prácticos de programación, quices y un proyecto de curso.
Al finalizar el curso, el estudiante debe estar en capacidad de:
- Comprender los conceptos fundamentales de los modelos y métodos estudiados.
- Comprender el funcionamiento de cada técnica vista en el curso, incluyendo sus supuestos y limitaciones.
- Utilizar herramientas computacionales que permitan una aplicación adecuada y eficiente de los métodos vistos en clase.
- Implementar estrategias para el desarrollo eficiente de modelos de aprendizaje computacional (profundo) con grandes volúmenes de datos. - Desarrollar habilidades para el análisis de problemas de datos aplicados, y la comprensión y comunicación de los resultados obtenidos.
Instructor
Fabián Castiblanco
Periodo en el que se ofrece el curso
2022-20
Idioma en el que se ofrece el curso
Español
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