Info 20212 - UdeA - Pregrado#
Trabajando con los materiales del curso#
01 - Jupyter notebooks y Google colab: video 13mins Explicamos brevemente cómo es el entorno de ejecución de código Python en la nube de Google que vamos a usar durante el curso
02 - Laboratorios y envío de soluciones: video 12mins Describimos cómo es el mecanismo de envío de soluciones y la plataforma de autocorrección de talleres.
Sesiones sincrónicas#
Para acceder a las sesiones
Calendario y fechas#
Fechas límite para entregas#
19/dic/2021: Laboratorios unidades 1 y 2
Proyecto entrega 1
30/ene/2022: Laboratorios unidad 3
27/feb/2022: Laboratorios unidad 4
27/mar/2022: Laboratorios unidad 5
10/abr/2022: Proyecto informe final
Fechas oficiales facutlad de ingeniería#
16/nov/2021 Inicio de clases
2/abr/2022 Fin clases
4-9/abr/2022 Exámenes finales
17/abr/2022 Fecha límite cierre notas finales
18-23/abr/2022 Habilitación y validación
25/abr/2022 Terminación oficial
Evaluaciones#
20% Laboratorios unidades 1,2,3
20% Laboratorios unidad 4
20% Laboratorios unidad 5
40% Proyecto
Proyecto#
Deberás de realizar un proyecto que aplique las técnicas del módulo 4 o del módulo 5 a un problema que escojas. Por ejemplo:
Relacionado con tu trabajo de tesis
Un challenge de www.kaggle.com (aunque ya haya pasado la competición)
Sobre algún dataset público
etc.
Te recomendamos que:
Verifiques que los datos están disponibles antes de escoger tu proyecto.
Estimes los requerimientos computacionales para generar los modelos que necesites. Reduce el alcance de tu proyecto si lo necesitas (menos datos, menos clases, etc.).
Realices una primera iteración cuanto antes. Es decir, que llegues a tener un primer modelo sencillo produciendo predicciones. Implementa en esta primera iteración estrictamente lo que necesites para tener un modelo. El objetivo es resolver la mayoría de los problemas técnicos que te puedan surgir para ya, después, enfocarte en todo lo que quieras hacer en las siguientes iteraciones (preprocesado de datos, otros modelos, etc.)
Entrega 1#
Tendrás que entregar un documento (1-3 páginas máximo) con la siguiente estructura
Contexto de aplicación
Objetivo de machine learning (queremos predecir X, dada tal información)
Dataset: tipo de datos, tamaño (número de datos y tamaño en disco), distribución de las clases
Métricas de desempeño (de machine learning y negocio)
Referencias y resultados previos
Entrega 2#
Tendrás que hacer esta entrega en la carpeta compartida contigo
Notebooks reproducibles
Incluye los notebooks que consideres que implementen tu solución o las iteraciones que hiciste sobre la misma (distintas arquitecturas, etc.)
Los notebooks han de ser directamente reproducibles. CUALQUIER NOTEBOOK QUE PRODUZCA ERRORES AL EJECUTARSE SERÁ DESCARTADO DE TU ENTREGA
Organiza tus notebooks con un prejifo numérico para que estén ordenados, mira el ejemplo de estructura de tu carpeta de entrega más abajo
Informe
Redacta un informe ejecutivo e inclúyelo en la carpeta compartida en formato PDF. El informe no debería de ser muy largo (p.ej. entre 5 y 10 páginas), y ha de incluir:
Descripción de la estructura de los notebooks entregados
Descripción de tu solución (arquitectura, preprocesado, etc.)
Descripción de las iteraciones que hiciste
Descripción de los resultados.
El fichero con el informe se ha de llamar INFORME_PROYECTO.PDF. SI USAS OTRO NOMBRE O FORMATO LA ENTREGA NO SERÁ VÁLIDA
Datos
Si es posible, incluye tus datos en una carpeta llamada
datadentro de la misma carpeta de tu entrega.Si no es posible, incluye en tu informe cómo obtener y hacer disponibles tus datos a los procesos implementados en tus notebooks.
Modelos entrenados
Para una verificación rápida puedes incluir tus modelos ya entrenados en una carpeta llamada
models, con las instrucciones pertinentes en los notebooks y/o en tu informe.En todo caso, el proceso de entrenamiento de los modelos ha de ser ejecutable desde los notebooks de tu entrega.
Estructura de ejemplo de la carpeta de entrega
|
+- 01 - exploración de datos.ipynb
+- 02 - preprocesado.ipynb
+- 03 - arquitectura de linea de base.ipynb
+- otros_notebooks
+- INFORME_PROYECTO.PDF
+- data +
| +- train_images.hd5
| +- test_images.hd5
+- models +
+- baseline_model
+- best_model
Evaluación#
10%: Entrega 1 realizada a tiempo
40%: Claridad
25%: reproducibilidad
25%: compleción
Referencias#
Guías sobre Deep Learning
Aggarwal, Charu C. Neural networks and deep learning. Springer 10 (2018): 978-3.
Calin, Ovidiu. Deep Learning Architectures. Springer International Publishing, 2020.
Goodfellow, I., Bengio, Y., Courville, A., & Bengio, Y. (2016). Deep learning (Vol. 1). Cambridge: MIT Press website pdf
Con un foco especial en alguno de los módulos
Hochreiter, S., & Schmidhuber, J. (1997). Long short-term memory. Neural computation, 9(8), 1735-1780.
Vinyals, O., Toshev, A., Bengio, S., & Erhan, D. (2015). Show and tell: A neural image caption generator. In Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition (pp. 3156-3164).
Venugopalan, S., Rohrbach, M., Donahue, J., Mooney, R., Darrell, T., & Saenko, K. (2015). Sequence to sequence-video to text. In Proceedings of the IEEE international conference on computer vision (pp. 4534-4542).
Sutskever, I., Vinyals, O., & Le, Q. V. (2014). Sequence to sequence learning with neural networks. In Advances in neural information processing systems (pp. 3104-3112).
Pradeep Pujari, Md. Rezaul Karim, Mohit Sewak (2017) , Practical Convolutional Neural Networks, O’Reilly,
Generales de machine learning
Hastie, Tibshirani, Friedman, The Elements of Statistical Learning, Springer-Verlag website pdf
Haykin, S. S., Haykin, S. S., Haykin, S. S., & Haykin, S. S. (2009). Neural networks and learning machines (Vol. 3). Upper Saddle River, NJ, USA:: Pearson.
Materiales complementarios
Curso de pregrado Modelos y simulación: jdariasl/ML_2020
Curso abierto Introducción a la IA para las Ciecnias e Ingenierías https://rramosp.github.io/ai4eng.v1
https://numpy.org/doc/stable/user/numpy-for-matlab-users.html