Info 20212 - UdeA - Pregrado

ESTA ES INFORMACIÓN PARA LAS PERSONAS MATRICULADAS EN EL CURSO REGULAR DE **PREGRADO** EN LA FACULTAD DE INGENIERÍA DE LA UNIVERSIDAD DE ANTIOQUIA - SEMESTRE 2021-2

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

https://udea.zoom.us/j/95260549230

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 data dentro 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