Info 2023.1 - UdeA - Especialización

Espcialización en analítica y ciencia de datos

ESTA ES INFORMACIÓN PARA LAS PERSONAS MATRICULADAS EN EL CURSO DE DEEP LEARNING DE LA ESPECIALIZACIÓN EN ANALÍTICA Y CIENCIA DE DATOS. UNIVERSIDAD DE ANTIOQUIA - SEMESTRE 2023-1

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Evaluación

Tendrás que completar los labotorios del módulo 1 (un lab), módulo 2 (4 labs) y 4 módulo (4 labs) que son 9 laboratorios en total. El laboratorio del módulo 1 vale 0.2 puntos. Cada laboratorio de los módulos 2 y 4 tiene un valor 0.6 puntos.

Si continuas el curso y lo haces completo, al final obtendrás un certificado del mismo.

Calendario y fechas

17/feb vie  intro y redes neuronales
24/feb vie  tensorflow
 3/mar vie  convoluciones
10/mar vie  aplicaciones

17/mar vie  FECHA LÍMITE ENTREGA DE LABORATORIOS

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