Bienvenidos a la página de la materia Redes Neuronales Profundas, Segundo Cuatrimestre 2017.

Objetivo

Las Redes Neuronales de arquitectura profunda constituyen un capítulo relativamente reciente en la teoría y la práctica del conexionismo (aunque algunas de sus fuentes de inspiración ya estaban presentes en los primeros modelos). Su vertiginoso ascenso en la consideración de la comunidad de Machine Learning como una "vuelta de tuerca" en las posibilidades sobre todo prácticas de las Redes Neuronales, se debe en buena medida a la creciente aparición de problemas que involucran grandes masas de datos y al incremento de los recursos computacionales para tratarlos.

El objetivo del curso es brindar una visión introductoria de los modelos de Redes Neuronales Profundas que más trascendencia han tenido en los ultimos años, para el avance del Paradigma Conexionista de cálculo y procesamiento de la información, a través del estudio de distintas arquitecturas y diferentes técnicas de aprendizaje supervisado, no supervisado e híbridas.

Entre algunas de las aplicaciones de las Redes Neuronales Profundas podríamos mencionar, en términos generales, a todas aquellas que constituyen campos naturales de aplicación de las RNA en general, pero muy en particular debemos apuntar: procesamiento de señales e imágenes, reconocimiento de patrones, procesamiento del habla y del lenguaje natural.







Profesores

Dr. Enrique Carlos Segura

[eseguraARdc.uba.ar]

Dr. Julio Jacobo

[jacoboARdc.uba.ar]

JTP

Dra. Rosana Matuk

[rmatukARdc.uba.ar]

Colaborador

Gustavo Lado

[gustavARdc.uba.ar]

Aula y horarios

Martes de 17 a 20 hs.
Jueves de 17 a 20 hs.

Aula a designar.



NOTA: las clases se pueden descargar ingresando a "cronograma" y haciendo click en el día correspondiente. Todo el material de cada clase estará linkeado siempre desde la descripción del evento listado en el calendario.