Les tecnologies d’aprenentatge profund són el nucli de la revolució actual en intel·ligència artificial per a l’anàlisi de dades multimèdia. La convergència de conjunts de dades a gran escala (Big Data) i maquinari GPU assequible, ha permès entrenar xarxes neuronals per a tasques d’anàlisi de dades amb precissions molt superiors.

Arquitectures com les xarxes neuronals convolucionals (CNN), les xarxes neuronals recurrents (RNN) o el Transformer basat en mecanismes d’atenció han configurat un nou escenari en el processament del senyal. Aquest curs tractarà els principis bàsics de l’aprenentatge profund tant des d’una perspectiva algorítmica com computacional.

Els continguts presentats son part del curs AA2 (Aprenentatge Automàtic 2) del Grau de Ciència i Enginyeria de Dades (GCED).

AA2 (2020)