El objetivo del curso es que los alumnos adquieran habilidades básicas para diseñar y utilizar modelos generados a través de técnicas de aprendizaje de máquina, en particular, las que se conocen como Deep Learning. Para esto se estudiarán los modelos matemáticos detrás de estas técnicas, las formas de evaluación comúnmente usadas, y las herramientas que actualmente se utilizan en la industria e investigación. El curso cubre las técnicas más comunes de Deep Learning, así como técnicas asociadas a Machine Learning y análisis de datos.
Las redes neuronales tiene muchas aplicaciones, desde la clasificación de texto e imágenes hasta la conducción de vehículos autónomos. Incluso, existen aplicaciones artísticas como la composición automática de música o imágenes. La imagen de portada de esta página está generada con una de estas técnicas conocida como "transferencia de estilo" (ver: A Neural Algorithm of Artistic Style) que consiste en utilizar el estado interno de una red neuronal cuando es aplicado sobre una imagen para conocer propiedades del estilo y tratar de ajustar estas propiedades a otra imagen, llamada imagen de contenido. En la imagen a continuación, se muestra esquemáticamente el proceso.
Dr. Juan Manuel Rodriguez
Mail de contacto por consultas de la materia: intrornap@alumnos.exa.unicen.edu.ar
El material de la materia se encuentra en: https://github.com/knife982000/DeepLearningUnicen