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DLA2501 - Deep Learning Avanzado

Le damos la bienvenida a nuestro curso Especialización en Deep Learning Avanzado, 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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Redes neuronales densas y auto-encoders
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RETO I
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Modelos Seq2seq y la memoria en series de tiempo.
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RETO II
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GAN’s y modelos Multi-modales.
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RETO III
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El mecanismo de atención para NLP y destilación
Semana
RETO IV
Semana
Graph Neural Networks y convoluciones
Semana
RETO V
Semana
Deep Reinforcement Learning y PPO
Semana
RETO VI
Bibliografía
Manual del curso
Código de conducta

Semana

Redes neuronales densas y auto-encoders

Notas

Repositorio

Presentación

En la actualidad las compañías registran una gran cantidad de características de sus clientes, lo cual tiene un gran beneficio pues podemos utilizar mucha información sobre ellos dependiendo de lo que se desee predecir. El objetivo del caso de uso que presentaremos esta semana es utilizar a las redes neuornales profundas, en particular a los auto-encoders para reducir la dimensión de los vectores con los que representamos a un conjunto de usuarios de tarjetas de crédito. Una vez que hayamos reducido la dimensión vamos a agrupar a nuestros clientes por medio de un algoritmo no-supervisado llamado K-Means. Es importante mencionar que este algoritmo difícilmente daría buenos resultados debido a la maldición de la dimensión.

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DLA2501 - Feb 24, 2025
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RETO I

Reto I

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DLA2501 - Mar 03, 2024
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Modelos Seq2seq y la memoria en series de tiempo.

Repositorio

Notas

Presentación

Después de las redes densas, las redes recurrentes son las más importantes en Ciencia de Datos pues permiten tratar daros secuenciales, en este módulo utilizaremos el análogo de la arquitectura de los auto-encoders para redes recurrentes basándonos en datos de series temporales.

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DLA2501 - Mar 10, 2024
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GAN’s y modelos Multi-modales.

Notas

Presentación

En este módulo hablaremos sobre las redes convolucionales y su importania para el pre-procesamiento de las imágenes. Las arquitecturas que introduciremos en este módulo son indispensables para la inteligencia artificial generativa, en particular nos concentraremos en las aplicaciones a generaciones de imágenes.

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DLA2501 - Mar 24, 2024
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RETO III

Reto III

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Examen Parcial

DLA2501 - Mar 31, 2024
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El mecanismo de atención para NLP y destilación

Presentación

Después de haber estudiado redes neuronales densas, recurrentes y convolucionales, por primera vez vamos a introducir redes neuronales con capas de atención en esta ocasión concentrándonos en los grandes modelos del lenguaje y su calibrado.
DLA2501 - Abr 08, 2024
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DLA2501 - Abr 24, 2025
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DLA2501 - May 02, 2025
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Graph Neural Networks y convoluciones

Así como hemos visto las técnicas más utilizadas para el calibrado de las redes neuronales para el procesamiento del lenguaje natural, en este módulo hablaremos sobre otras técnicas ampliamente utilizadas para mejorar la calidad de las aplicaciones de los LLM en problemas concretos.
DLA2501 - May 05, 2025
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RETO V

RETO V

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Semana

Deep Reinforcement Learning y PPO

Presentación

La última arquitectura que vamos a ver en el curso es la de redes neuronales para bases de datos con estructura de grafos, estas redes neuronales han tenido importantes aplicaciones en los últimos años y a pesar de no ser tan utilizadas, tienen grandes ventajas que exploraremos durante el curso.

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DLA2501 - May 19, 2025
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Reto VI

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