Técnicas de Deep 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.
Jueves 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
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.
