MAT2320 Intro. a Metodos Mat. para Deep Learning - 2023

Descripcion del curso:

El enfoque es que al final del curso puedan orientarse para sacar informacion de temas de investigacion sobre teoria de Deep Learning y que tengan idea de que temas matematicos entran y no entran en teoria de Deep Learning.

El curso no es profundo matematicamente (es de introduccion), pero creo que tampoco sera super facil la matematica, usaremos libremente y muchas veces mezclando entre si Algebra Lineal, Calculo 2, Probabilidades, y sirve tener Matematicas Discretas para unas partes. No vamos a programar mucho, aunque habra unos ejemplos.

Voy a armar slides con enlaces para profundizar, y indicar capitulos de libros, blogs y paginas web para cada parte. No hay un libro que cubre todo como yo quiero (varios libros entran demasiado en profundidad de temas específicos, y los libros introductorios no van bastante en profundidad).

Evaluaciones:

- 4 tareas, usualmente las preguntas seran "explica como funciona la red neuronal X, y cuales son sus dificultades y problemas".

- 1 presentacion grupal de profundizacion de 1 tema (el tema se elige una vez que hemos cubierto bastante material para que tengan idea de que elegir), donde el informe escrito tiene mucho peso, y la parte oral menos

- 1 examen final escrito