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Calendario 2020 (preliminar)

Semana 1

  • Cátedra: Introducción, IA vs ML vs DL, ¿Por qué DL ahora? (video)
  • Cátedra: Perceptrón, funciones de activación, y representación matricial (video)

Semana 2

  • Cátedra: UAT, Redes Feed-Forward, y función de salida (softmax) (video)
  • Auxiliar: Colab, Pytorch y Tensores, una introducción práctica (video)

Semana 3

  • Cátedra: Descenso de Gradiente para encontrar los parámetros de una red (video)
  • Auxiliar: Aclaración de dudas sobre la Tarea 1

Semana 4

  • Cátedra: Introducción a Backpropagation (video)
  • Cátedra: Continuación Backpropagation (video)

Semana 5

  • Cátedra: Tensores, Notación de Einstein, y Regla de la Cadena Tensorial (video)
  • Cátedra: Entropía Cruzada y Backpropagation a mano con Tensores (video)

Semana 6

  • Cátedra: Red FF a mano en pytorch (y la versión estilo pytorch) (video)
  • Cátedra: Generalización, Test-Dev-Train set, e Intro. a Regularización (video)

Semana 7

  • Cátedra: Ensemble, Dropout, y Desvanecimiento de Gradiente (video)
  • Cátedra: Inicialización, Normalización y Batch Normalization (video)

Semana 8

  • Cátedra: Algoritmos de Optimización, SGD con Momentum, RMSProp, Adam (video)
  • Cátedra: Aclaración de dudas

Semana 9

  • Cátedra: Introducción a Redes Convolucionales (video)
  • Cátedra: Redes Convolucionales: Pooling, AlexNet, VGG (video)

Semana 10

  • Cátedra: Redes Convolucionales: InceptionNet (GoogleNet) (video)
  • Cátedra: Redes Convolucionales: ResNet, DenseNet (video)

Semana 11

  • Cátedra: Introducción a Redes Recurrentes (video)
  • Cátedra: Arquitectura de Redes Recurrentes (video)

Semana 12

  • Cátedra: Auto-regresión, Language Modelling, y Arquitecturas Seq-to-Seq (video)

Semana 13

  • Cátedra: RNNs con Compuertas y Celdas de Memoria: GRU y LSTM (video)
  • Cátedra: Atención Neuronal (video)

Semana 14

  • Cátedra: Transformers (video)
  • Cátedra: Graph Neural Networks

Semana 15

  • Cátedra: Generative Adversarial Networks
  • Cátedra: Avanzado