CDIA · 7.º semestre

Recorrer en orden los contenidos de Deep Learning y demostrar lo aprendido con evidencia.

• 1 Redes convolucionales (CNN) 9 min
• 2 Redes recurrentes: RNN, LSTM y GRU 9 min
• 3 Transferencia de aprendizaje y fine-tuning 9 min
• 4 Frameworks: PyTorch y TensorFlow 9 min
• 5 GPU y entrenamiento a escala 9 min
• 6 Hardware y presupuesto de cómputo 11 min

Recorrer en orden los contenidos de Optimización y demostrar lo aprendido con evidencia.

• 7 Problema de optimización y formulación 9 min
• 8 Convexidad y optimalidad 9 min
• 9 Optimización con restricciones (Lagrange y KKT) 9 min
• 10 Optimización estocástica y para ML 9 min
• 11 Optimización entera y combinatoria 9 min

Recorrer en orden los contenidos de Procesamiento de Lenguaje Natural y demostrar lo aprendido con evidencia.

• 12 Tokenización y normalización 8 min
• 13 Bolsa de palabras y TF-IDF 9 min
• 14 Embeddings de palabras (word2vec y GloVe) 8 min
• 15 Clasificación de texto 9 min
• 16 Modelos de secuencia para texto 9 min

Recorrer en orden los contenidos de Redes Neuronales Artificiales y demostrar lo aprendido con evidencia.

• 17 La neurona artificial 11 min
• 18 Funciones de activación 9 min
• 19 Redes multicapa y aproximación 9 min
• 20 Retropropagación 9 min
• 21 Optimizadores: SGD, Momentum, Adam 9 min
• 22 Inicialización y normalización 9 min
• 23 Regularización en profundidad (dropout) 8 min

Recorrer en orden los contenidos de Series de Tiempo y demostrar lo aprendido con evidencia.

• 24 Componentes de una serie temporal 8 min
• 25 Estacionariedad y correlación 9 min
• 26 Modelos ARIMA y suavizado 9 min
• 27 Validación temporal y métricas 9 min
• 28 Pronósticos jerárquicos y probabilísticos coherentes 9 min

Recorrer en orden los contenidos de Sistemas de Recomendación y demostrar lo aprendido con evidencia.

• 29 Filtrado colaborativo 8 min
• 30 Factorización de matrices 11 min
• 31 Recomendación por contenido y híbridos 9 min
• 32 Evaluación de recomendadores 9 min
• 33 Enfriamiento inicial y la compensación entre explorar y explotar 10 min

Recorrer en orden los contenidos de Visión por Computadora y demostrar lo aprendido con evidencia.

• 34 La imagen digital y sus operaciones 8 min
• 35 Clasificación de imágenes 9 min
• 36 Detección de objetos 9 min
• 37 Segmentación semántica 8 min
• 38 Transferencia y aprendizaje auto-supervisado en visión 10 min