Temario del curso
DÍA 1 - REDES NEURONALES ARTIFICIALES
Introducción y estructura de las RNN.
- Neuronas biológicas y neuronas artificiales.
- Modelo de una RNN.
- Funciones de activación utilizadas en RNN.
- Clases típicas de arquitecturas de red.
Fundamentos matemáticos y mecanismos de aprendizaje.
- Repaso del álgebra vectorial y matricial.
- Conceptos de espacio de estados.
- Conceptos de optimización.
- Aprendizaje por corrección de errores.
- Aprendizaje basado en memoria.
- Aprendizaje Hebbiano.
- Aprendizaje competitivo.
Perceptrones de una sola capa.
- Estructura y aprendizaje de perceptrones.
- Clasificador de patrones: introducción y clasificadores de Bayes.
- El perceptrón como clasificador de patrones.
- Convergencia del perceptrón.
- Limitaciones de los perceptrones.
RNN de propagación hacia adelante (Feedforward).
- Estructuras de redes feedforward de múltiples capas.
- Algoritmo de retropropagación.
- Retropropagación: entrenamiento y convergencia.
- Aproximación funcional con retropropagación.
- Cuestiones prácticas y de diseño del aprendizaje por retropropagación.
Redes de Función Base Radial (RBF).
- Separabilidad de patrones e interpolación.
- Teoría de regularización.
- Regularización y redes RBF.
- Diseño y entrenamiento de redes RBF.
- Propiedades de aproximación de RBF.
Aprendizaje competitivo y RNN autoorganizadas.
- Procedimientos generales de agrupamiento (clustering).
- Cuantización Vectorial de Aprendizaje (LVQ).
- Algoritmos y arquitecturas de aprendizaje competitivo.
- Mapas de características autoorganizados.
- Propiedades de los mapas de características.
Redes Neuronales Difusas (Fuzzy).
- Sistemas neuro-difusos.
- Antecedentes de conjuntos difusos y lógica difusa.
- Diseño de sistemas difusos.
- Diseño de RNN difusas.
Aplicaciones
- Se discutirán algunos ejemplos de aplicaciones de Redes Neuronales, sus ventajas y problemas.
DÍA 2 - APRENDIZAJE AUTOMÁTICO
- Marco de Aprendizaje PAC
- Garantías para conjuntos de hipótesis finitos – caso consistente
- Garantías para conjuntos de hipótesis finitos – caso inconsistente
- Generalidades
- Escenarios deterministas vs. estocásticos
- Ruido del error de Bayes
- Errores de estimación y aproximación
- Selección de modelos
- Complejidad de Rademacher y Dimensión de VC
- Compromiso sesgo-varianza
- Regularización
- Sobreajuste
- Validación
- Máquinas de Vectores de Soporte (SVM)
- Kriging (regresión de procesos gaussianos)
- PCA y PCA de Kernels
- Mapas de Autoorganización (SOM)
- Espacio vectorial inducido por kernels
- Kernels de Mercer y métricas de similitud inducidas por kernels
- Aprendizaje por Refuerzo
DÍA 3 - APRENDIZAJE PROFUNDO
Este contenido se enseñará en relación con los temas cubiertos en el Día 1 y el Día 2
- Regresión Logística y Softmax
- Autoencodeurs Esparcidos
- Vectorización, PCA y Blanchiment (Whitening)
- Aprendizaje Autodidacta
- Redes Profundas
- Decodificadores Lineales
- Convolución y Agrupamiento (Pooling)
- Codificación Esparcida
- Análisis de Componentes Independientes
- Análisis de Correlación Canónica
- Democracias y Aplicaciones
Requerimientos
Buena comprensión de las matemáticas.
Buena comprensión de estadística básica.
Las habilidades básicas de programación no son obligatorias, pero se recomiendan.
Reseñas (2)
Trabajando desde principios fundamentales de manera enfocada y pasando a aplicar estudios de caso en el mismo día
Maggie Webb - Department of Jobs, Regions, and Precincts
Curso - Artificial Neural Networks, Machine Learning, Deep Thinking
Traducción Automática
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Jonathan Blease
Curso - Artificial Neural Networks, Machine Learning, Deep Thinking
Traducción Automática
