Temario del curso
DÍA 1 - REDES NEURONALES ARTIFICIALES
Introducción y Estructura de RNA.
- Neuronas biológicas y neuronas artificiales.
- Modelo de una RNA.
- Funciones de activación utilizadas en las RNA.
- Clases típicas de arquitecturas de red.
Fundamentos Matemáticos y Mecanismos de Aprendizaje.
- Repaso del álgebra de vectores y matrices.
- 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 un perceptrón.
RNA Feedforward (de avance hacia adelante).
- Estructuras de redes feedforward multicapa.
- Algoritmo de propagación inversa (backpropagation).
- Propagación inversa: entrenamiento y convergencia.
- Aproximación funcional con propagación inversa.
- Aspectos prácticos y de diseño del aprendizaje por propagación inversa.
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 RBF.
Aprendizaje Competitivo y RNA Autoorganizativas.
- Procedimientos generales de agrupación (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.
- Fundamentos de conjuntos difusos y lógica difusa.
- Diseño de sistemas difusos.
- Diseño de RNA difusas.
Aplicaciones
- Se discutirán algunos ejemplos de aplicaciones de Redes Neuronales, sus ventajas y problemas.
DÍA 2 - APRENDIZAJE AUTOMÁTICO
- El Marco de Aprendizaje PAC
- Garantías para conjuntos de hipótesis finitos: caso consistente
- Garantías para conjuntos de hipótesis finitos: caso inconsistente
- Generalidades
- Escenarios determinísticos vs. estocásticos
- Ruido del error de Bayes
- Errores de estimación y aproximación
- Selección de modelos
- Complejidad de Rademacher y Dimensión VC
- Compensación sesgo-varianza
- Regularización
- Ajuste excesivo (overfitting)
- Validación
- Máquinas de Vectores de Soporte (SVM)
- Kriging (regresión de procesos gaussianos)
- PCA y Kernel PCA
- Mapas de Autoorganización (SOM)
- Espacio de vectores inducido por kernels
- Kernels de Mercer y métricas de similitud inducidas por kernels
- Aprendizaje por Refuerzo
DÍA 3 - APRENDIZAJE PROFUNDO
Este tema se enseñará en relación con los temas cubiertos en el Día 1 y el Día 2
- Regresión Logística y Softmax
- Autoencoders Esparcidos
- Vectorización, PCA y Whitening
- Aprendizaje Autoentendido (Self-Taught Learning)
- Redes Profundas
- Decodificadores Lineales
- Convolución y Pooling
- Codificación Esparcida
- Análisis de Componentes Independientes
- Análisis de Correlación Canónica
- 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
Traducción Automática
