Técnicas de Deep Learning

Curso

Técnicas de Deep Learning

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Matemáticas para Machine Learning

El aprendizaje profundo o Deep Learning actualmente es una parte central de la inteligencia artificial contemporánea, y se refiere al proceso realizado por los computadores para aprender de la experiencia permitiendo describir abstracciones complejas a partir de conceptos más simples. Este curso nos permite explorar algunas de las arquitecturas más importantes del Deep Learning, como redes neuronales artificiales, redes neuronales convolucionales, redes neuronales recurrentes, Transformers para lenguaje y para visión, además de las redes generativas entre las cuales presentamos las redes generativas adversarias y los modelos de difusión.

Plataforma virtual: Este curso hace parte de la Maestría en Inteligencia Artificial de la Universidad de los Andes en la plataforma Coursera.

Contexto requerido:

Programación en Python

Álgebra lineal

Cálculo diferencial

Tarifas:

*El valor del curso es de $ 2.612.000 si te encuentras en Colombia.

*El valor del curso es de USD 580 si te encuentras en el exterior.

Horario*:

El curso se realizará en hora Colombia.

Viernes de 7:00 a.m. a 8:20 a.m. Este horario está sujeto a modificaciones.

Metodología:

El estudiante estará guiado por profesores y tutores expertos en el área, y tendrán apoyo con tecnologías, herramientas e infraestructura computacional de última generación, ofreciendo una experiencia de aprendizaje superior. La experiencia de aprendizaje incluirá clases semanales en vivo con profesores a través de Zoom, ejercicios con compañeros y módulos semanales a través de video; el contenido interactivo consiste en evaluaciones en línea, trabajos en grupo, presentaciones en línea, y más. Los cursos incluyen lecturas complementarias, tareas y foros de discusión que ayudan a generar conexiones con sus compañeros.

Los estudiantes tendrán la oportunidad de interactuar directamente con profesores y tutores durante clases sincrónicas semanales, así como a través de horarios de consulta, correo electrónico y foros. Los trabajos, exámenes y proyectos serán guiados y evaluados por los profesores para asegurarse de mantener el rigor de los estudiantes y estos puedan recibir retroalimentación personalizada y constante.

Proyecto:

En este curso realizarás actividades prácticas para probar los conocimientos teóricos adquiridos.

Idioma: Los cursos serán ofrecidos 100% en español. Sin embargo, es recomendable que tengas un buen nivel de compresión de lectura en inglés, pues muchos contenidos académicos serán presentados en este idioma.

Créditos académicos: 2

*Podrás inscribirte a este curso bajo la categoría Extensión, los cursos bajo esta modalidad otorgan créditos y notas, por tanto, pueden ser homologables una vez el estudiante sea admitido a la Universidad, de acuerdo con el reglamento de estudiantes y de homologaciones. La aprobación de los cursos de extensión no garantiza el ingreso a ningún programa regular de la Universidad.

Si deseas homologar cursos vistos por extensión en el programa de maestría, se requiere que:

1. La nota final individual de cada curso sea superior a 3.00

2. El total de créditos del conjunto total de cursos a homologar no sea superior a 16.

Nota: si tiene inquietudes de tipo académico podrá comunicarse a maia@uniandes.edu.co

Este curso hace parte del portafolio de materias de pregrado y posgrado de la Universidad  abiertas a todo público.

Al participar en este curso podrás vivir la experiencia Uniandina, acceder a contenidos de calidad, tomar  clases con estudiantes regulares, acceder al sistema de bibliotecas de Uniandes y participar en las actividades culturales que esta Universidad te ofrece.

Dirigido a

Este curso es ideal para profesionales que:

  • Sean egresados de áreas cuantitativas como ingeniería, economía, matemáticas, entre otras.
  • Sean egresados de otras disciplinas y tengan experiencia certificada en técnicas de inteligencia artificial, análisis de datos y/o manejo de información o de grandes bases de datos.
  • Estén interesados y motivados por adquirir las competencias que lo capacitarán para utilizar y desarrollar diferentes tecnologías disruptivas asociadas a la IA en diferentes contextos de aplicación, con un rol de experta o experto en Inteligencia Artificial o en Machine Learning.
  • Estén buscando un programa formal de posgrado en modalidad virtual que les brinde flexibilidad para continuar con su carrera, al tiempo que estudian.

Objetivos

Se espera que al finalizar el curso el estudiante esté en capacidad de:

  • Reconocer las principales arquitecturas del Deep Learning contemporáneo
  • Implementar soluciones a algunos problemas con técnicas de Deep Learning

Contenido

Semana 1:

Introducción al curso

Semana 2

Redes neuronales artificiales:

Semana 3:

Redes neuronales convolucionales

Semana 4:

Redes neuronales recurrentes

Semana 5:

Transformers de lenguaje

Semana 6:

Transformers visuales

Semana 7:

Modelos generativos

Semana 8:

Cierre del curso

Profesores

Luis Felipe Giraldo Trujillo

PhD en Ingeniería Eléctrica y de Computación de la Universidad Estatal de Ohio, Estados Unidos. Actualmente es profesor asociado del departamento de Ingeniería Biomédica de la Universidad de los Andes. Sus líneas de investigación están orientadas al desarrollo de proyectos donde la tecnología y desarrollo social van de la mano. Se ha destacado por dictar de forma sencilla y clara conceptos teóricos relacionados con Machine Learning. Para más información ver http://wwwprof.uniandes.edu.co/~lf.giraldo404/.

Condiciones

Eventualmente la Universidad puede verse obligada, por causas de fuerza mayor a cambiar sus profesores o cancelar el programa. En este caso el participante podrá optar por la devolución de su dinero o reinvertirlo en otro curso de Educación Continua que se ofrezca en ese momento, asumiendo la diferencia si la hubiere.

La apertura y desarrollo del programa estará sujeto al número de inscritos. El Departamento/Facultad (Unidad académica que ofrece el curso) de la Universidad de los Andes se reserva el derecho de admisión dependiendo del perfil académico de los aspirantes.