Taller Intensivo DL
Objetivo
Revisar los conceptos principales de las redes profundas y sus fundamentos matemático-computacionales.
Temario
| Día hora | Tema | Material | Tipo |
|---|---|---|---|
| Jueves, 10hrs | Las matemáticas del deep learning | 📽️ | Teoría |
| Jueves, 11hrs | Una red neuronal fully connected en pytorch | 📽️📓 | Práctica |
| Jueves, 12hrs | La cuadratura de la circularidad de los datos | 📽️ | Teoría |
| Jueves, 13hrs | Cómo entrenar a tu dragón (NN) | 📓 | Pŕactica |
| Jueves, 16hrs | Redes convolucionales | 📽️ | Teoría |
| Jueves, 17hrs | Clasificación de imágenes | 📓 | Práctica |
| Jueves, 18hrs | Espacios esotéricos y arquitecturas no convencionales | 📽️ | Teoría |
| Viernes, 10hrs | Transformers | 📽️ | Teoría |
| Viernes, 11hrs | Clasificadores de texto | 📓📓 | Práctica |
| Viernes, 13hros | Problemas éticos del campo | 📽️ | Teoría |
Videos
Temario y links
Las matemáticas de Deep Learning
Temas
- Multiplicación de matrices
- Vectores vs matrices
- Tensores
- Funciones continuas
- Distribución probabilistas
Links para conocer más
- Introduction to Linear Algebra (sitio web) [en]
- Mathematics for Machine Learning (sitio web) [en]
- Mathematics for Machine Learning (pdf) [en]
- Machine learning cheat sheet (pdf) [en]
Una red fully connected en pytorch
Arquitectura de una red fully connected
Links para conocer más
- Hacker’s guide to Neural Networks (blogpost) [en]
- Hacker’s guide to Neural Networks (colab) [en]
- Descenso por gradiente (Gradient descent) (post) [es]
- PyTorch 101, Part 1: Understanding Graphs, Automatic Differentiation and Autograd (post) [en]
La cuadratura de la circularidad de los datos
La razón de ser de ML
Descenso por gradiente
Links para conocer más
- Dataset search (search engine) [en]
- Fashion-MNIST (dataset) [en]
- PyTorch 101, Part 1: Understanding Graphs, Automatic Differentiation and Autograd (post) [en]
Cómo entrenar a tu dragón (NN)
División del dataset
Pasos de entrenamiento
Funciones auxiliares en pytorch
Links para conocer más
Redes convolucionales
Convolución
Tres capas una red
Links para conocer más
- Lecture 2: Convolutions (videlo lecture) [en]
- Convolutional Neural Networks (CNNs / ConvNets) (notas curso) [en]
Espacios esotéricos y arquitecturas no convencionales
Espacios multidimensionales
Arquitecturas EBM
Links para conocer más
- Visualizing what ConvNets learn (notas curso) [en]
- First steps in PyTorch : classifying fashion objects (FashionMNIST) (notas curso) [en]
Transformers
Atención
Transformación
- Learning Word Embedding (post) [en]
- Attention Is All You Need (artículo) [en]
- Awesome Bert Nl (list of links) [en]
- The Annotated Transformer (notas) [en]
- The Illustrated Transformer (post) [en]
- Visualizing Bert Embeddings (post) [en]
- Transformers from scratch (post) [en]
Problemas éticos de las redes neuronales
Links para conocer más