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Programa del Curso
- Limitaciones del aprendizaje automático
- Aprendizaje automático, asignaciones no lineales
- Redes neuronales
- Optimización no lineal, gradiente estocástico/minilote decente
- Propagación hacia atrás
- Codificación dispersa profunda
- Autocodificadores dispersos (SAE)
- Redes neuronales convolucionales (CNN)
- Éxitos: Coincidencia de descriptores
- Obstáculo basado en estéreo
- Evitación de Robotics
- Agrupación e invariancia
- Visualización/Redes deconvolucionales
- Redes Neuronales Recurrentes (RNNs) y su optimización
- Aplicaciones a la PNL
- Las RNN continuaron,
- Optimización sin matriz hessiana
- Análisis lingüístico: vectores palabras/frases, análisis sintáctico, análisis de sentimientos, etc.
- Modelos gráficos probabilísticos
- Redes Hopfield, máquinas Boltzmann
- Redes de creencias profundas, RBM apilados
- Aplicaciones a la PNL, Reconocimiento de Poses y Actividades en Videos
- Avances recientes
- Aprendizaje a gran escala
- Máquinas de Turing neuronales
Requerimientos
Buena comprensión de Machine Learning. Al menos conocimientos teóricos de Deep Learning.
28 horas
Testimonios (1)
I was benefit from the passion to teach and focusing on making thing sensible.