Introducción al aprendizaje de máquina
Profesor: Francisco Gómez
Clase: Miércoles (9:00 am a 11:00 am) y Viernes (9:00 am a 11:00 am)
Programa: Programa
Horario oficina: Lunes 10:00 a 11:00 (Agendar por calendar)
email: fagomezj@gmail.com,fagomezj@unal.edu.co
website: https://sites.google.com/site/fagomezj/intoml2021_i
Libros de texto y material guía:
- Learning From Data - A Short Course. Yaser S Abu-Mostafa; Malik Magdon-Ismail; Hsuan-Tien Lin. 2012.
- https://github.com/joanbruna/MathsDL-spring19
Descripción:
El curso busca ofrecer una visión general de algunos aspectos matemáticos emergentes relacionadas con aprendizaje de máquina y aprendizaje profundo. En particular, aspectos relacionados con propiedades de generalización, optimización, y representación. Los conceptos serán acompañados con ejemplos y lecturas adicionales.
Programación
Introducción al aprendizaje de máquina
Aprendiendo de los datos
El problema del aprendizaje
Entrenamiento y testing
El modelo lineal
Sobreajuste
Principios del aprendizaje
Teoría del aprendizaje profundo
Introducción al aprendizaje profundo
Preguntas abiertas en aprendizaje profundo
Diseño de arquitecturas
Optimización
Generalización
Recursos
Estrategia de calificación
Parcial 1 (20%). Parcial 2 (20%). Parcial 3 (20%). Proyecto final (40%).