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DL2401 - Especialización en Deep Learning

Le damos la bienvenida a nuestro curso Especialización en Deep Learning, en esta sección encontrará el material semanal que incluye las grabaciones, las notas del curso y las presentaciones. también podrá descargar desde aquí las evaluaciones del curso. ¡Le deseamos mucho éxito en su aprendizaje!
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Arquitectura Auto-Encoder
Reto I
Redes Neuronales Convucionales
Reto II
Redes Neuronales Recurrentes
Reto III
Modelos Auto-Regresivos Neuronales
Reto IV
Grandes Modelos del Lenguaje
Reto V
Datos multi-modales
RETO VI & Evaluación Final
Temario
Manual del curso
Código de conducta

Semana

1

Arquitectura Auto-Encoder

Notas del curso

‍

En esta primera semana del curso trataremos el problema de los valores faltantes en una base de datos utilizando el Análisis de Componentes Principales y los Auto-encoders.
DL2401 - Feb 12, 2024
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2

Reto I

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DL2401 - Feb 19, 2024
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Semana

3

Redes Neuronales Convucionales

Notas

En esta semana introduciremos las ideas generales detrás de las redes neuronales convolucionales las cuales son una de la arquitectura más importantes para el procesamiento de imágenes. Las capas convolucionales son ampliamente utilizadas para el procesamiento de imágenes en el que es necesario incluir un prior que describa las relaciones tensoriales entre las características de los registros.
DL2401 - Feb 26, 2024
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4

Reto II

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DL2401 - Mar 04, 2024
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5

Redes Neuronales Recurrentes

Notas del curso

‍

Después de haber visto modelos en los que la vectorización de los textos no consideran ni la semántica ni la sintaxis, esta semana introduciremos redes neuronales para el procesamiento del lenguaje que nos permitirán considerar tanto la similitud entre dos palabras como el orden en el que se presentan dentro de un texto con el objetivo de realizar tareas más complicadas como los resúmenes de texto.
DL2401 - Mar 11, 2024
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6

Reto III

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DL2401 - Mar 19, 2024
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7

Modelos Auto-Regresivos Neuronales

Notas del curso

En esta semana estudiaremos modelos auto-regresivos neuronales, en particular las redes LSTM y una arquitectura Transformer que nos permitirá tratar series de tiempo multi-variadas y con horizontes múltiples. Estos modelos son una radical generalización de los modelos tradicionales para series de tiempo estacionarias y también de los modelos clásicos de estados ocultos. Estudiaremos numerosos ejemplos con series de tiempo.
DL2401 - Abr 02, 2024
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8

Reto IV

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DL2401 - Abr 08, 2024
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9

Grandes Modelos del Lenguaje

Notas

Durante esta semana del curso vamos a estudiar los Grandes Modelos del Lenguaje (LLM) los cuales son uno de los grandes logros de la inteligencia artificial y han hecho posible sistemas como ChatGPT. Después de haber estudiado arquitecturas densas y recurrentes durante los módulos pasados, esta semana vamos a introducir las capas de atención las cuales son fundamentales para los modelos de lenguaje capaces de generar textos tanto semántica como sintácticamente robustos.

‍

DL2401 - Abr 15, 2024
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10

Reto V

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DL2401 - Abr 22, 2024
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11

Datos multi-modales

Notas

Presentación

Uno de los problemas más complicados en inteligencia artificial es cuando  la fuente de los datos que recibimos no es homogénea en las características que la definen. A este tipo de problemas se les conocen como multi-modales. En esta semana trateremos este tipo de problemas con énfasis en datos que contienen tanto texto como imágenes.

‍

DL2401 - Abr 29, 2024
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12

RETO VI & Evaluación Final

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DL2401 - May 06, 2024
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