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 las RNN.
- Clases típicas de arquitecturas de red.
Fundamentos matemáticos y mecanismos de aprendizaje.
- Repaso del álgebra de vectores y matrices.
- Conceptos de espacio de estado.
- 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 un perceptrón.
RNN feedforward (directas).
- Estructuras de redes feedforward multicapa.
- Algoritmo de backpropagation (retropropagación).
- Backpropagation: entrenamiento y convergencia.
- Aproximación funcional con backpropagation.
- Aspectos prácticos y de diseño del aprendizaje por backpropagation.
Redes de Funciones 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 las RBF.
Aprendizaje competitivo y RNN autoorganizativas.
- Procedimientos generales de agrupamiento (clustering).
- Cuantización de Vectores de Aprendizaje (LVQ).
- Algoritmos y arquitecturas de aprendizaje competitivo.
- Mapas de características autoorganizativas.
- 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 - MACHINE LEARNING
- El 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 de error de Bayes
- Errores de estimación y aproximación
- Selección de modelos
- Complejidad de Rademacher y Dimensión VC
- Compromiso sesgo-varianza
- Regularización
- Overfitting (ajuste excesivo)
- Validación
- Máquinas de Vectores de Soporte (SVM)
- Kriging (regresión por procesos gaussianos)
- PCA y Kernel PCA
- Mapas de Autoorganización (SOM)
- Espacio vectorial inducido por kernels
- Kernels de Mercer y métricas de similitud inducidas por kernels
- Aprendizaje por Refuerzo
DÍA 3 - DEEP LEARNING
Se enseñará en relación con los temas cubiertos en el Día 1 y el Día 2
- Regresión Logística y Softmax
- Autoencodedores Esparcidos
- Vectorización, PCA y Blanqueamiento
- Aprendizaje Autodidacta (Self-Taught Learning)
- Redes Profundas (Deep Networks)
- Decodificadores Lineales
- Convolución y Pooling
- Codificación Esparcida
- Análisis de Componentes Independientes
- Análisis de Correlaciones Canónicas
- Demos y Aplicaciones
Requerimientos
Comprensión sólida de matemáticas.
Comprensión sólida 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
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