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Class Central Tips

El aprendizaje profundo 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 de forma jerárquica. Este curso presenta una introducción al aprendizaje profundo, centrándose en los métodos más utilizados en diferentes contextos y tipos de datos. A lo largo del curso se estudiarán arquitecturas como redes neuronales artificiales, redes neuronales convolucionales, redes neuronales recurrentes, Transformers para lenguaje y para visión y redes generativas como las redes generativas adversarias y los modelos de difusión. Este es el único curso en español disponible en la plataforma que habla de las más recientes arquitecturas de aprendizaje profundo, como lo son los Transformers para visión.

Syllabus

Módulo 1: Introducción al aprendizaje profundo

Este módulo proporciona una base sólida en los principios y conceptos fundamentales del Deep Learning. Desde su historia y evolución hasta las aplicaciones contemporáneas, exploraremos los temas clave que abren las puertas a esta disciplina. Estudiaremos los componentes esenciales de una red neuronal, incluida la estructura, las funciones de activación y las funciones de pérdida. Abordaremos también técnicas de optimización como el descenso del gradiente y la retropropagación, y exploraremos la importancia de los parámetros y los hiperparámetros. Al finalizar este módulo, los participantes tendrán una comprensión sólida de los fundamentos del Deep Learning y estarán preparados para profundizar en áreas más avanzadas de esta emocionante disciplina.

Módulo 2: Redes neuronales convolucionales y recurrentes

En este módulo especializado se exploran técnicas de aprendizaje profundo utilizadas en el procesamiento de datos secuenciales y en el análisis de imágenes. Durante este módulo, se espera que los participantes adquirieran los conocimientos necesarios para comprender y aplicar las redes neuronales convolucionales (CNNs) y las redes neuronales recurrentes (RNNs) en diversas tareas. Comenzaremos comparando las redes neuronales tradicionales (ANNs) con las redes neuronales convolucionales (CNNs), destacando la operación de convolución en las CNNs. Analizaremos la estructura de AlexNet, una arquitectura famosa en la comunidad de Deep Learning. Además, abordaremos la metodología de entrenamiento y definición de tareas para estas redes. A medida que avanzamos, exploraremos los desafíos que surgen al trabajar con datos secuenciales y la información dependiente del tiempo. Introduciremos el concepto de procesamiento de lenguaje natural y nos sumergiremos en las redes neuronales recurrentes (RNNs) y sus diferentes variantes. Discutiremos los tipos de RNNs y los retos que enfrentan, como la dependencia a largo plazo y el desvanecimiento o explosión del gradiente.

Módulo 3: Transformers

En este modulo se exploran los fundamentos y aplicaciones de los Transformers en el campo del aprendizaje profundo. A lo largo de este módulo, se espera que los participantes adquirieran conocimiento de las estructuras de los Transformers. Se explorarán aspectos claves como el embedding del texto, la codificación posicional y el mecanismo de atención, que permiten a los Transformers capturar relaciones complejas entre los elementos de una secuencia. Además, se abordarán particularidades como el pre-entrenamiento y el aprendizaje de transferencia, y se analizarán las aplicaciones de los Transformers tanto en el procesamiento del lenguaje natural como en el procesamiento de imágenes mediante la arquitectura Transformer Visual.

Módulo 4: Inteligencia artificial generativa

Este módulo explora las técnicas de generación de datos mediante modelos generativos. A lo largo de este módulo, se espera que los participantes adquieran los conocimientos necesarios para comprender y aplicar distintos enfoques en la generación de datos mediante Deep Learning. Comenzaremos analizando la diferencia entre modelos discriminativos y modelos generativos, y cómo estos últimos nos permiten crear contenido original. Exploraremos el concepto de espacio latente, donde la información se codifica para generar nuevas muestras. Además, estudiaremos la arquitectura de los generadores y discriminadores en el contexto de redes generativas adversariales (GANs). Aprenderemos sobre la metodología de entrenamiento y las funciones de pérdida utilizadas para optimizar estos modelos. Finalmente, exploraremos la intuición detrás de los modelos probabilísticos de difusión y su entrenamiento.