Universidad Pública de Navarra - Nafarroako Univertsitate Publikoa

Módulo/Materia

• Materia de Nivel 1: Aprendizaje
• Materia de Nivel 2: Aprendizaje

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Descripción/Contenidos

Perceptrón y perceptrón multicapa. Bases teóricas de las redes neuronales profundas. Redes neuronales profundas. Redes de creencia profundas: autocodificadores profundos. Redes convolucionales y recurrentes. Regularización.

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Competencias genéricas

• CG4 - Saber utilizar los procesos teóricos y aplicados que permiten extraer información a partir de conjuntos de datos de naturaleza homogénea u heterogénea, en particular cuando se trata de grandes volúmenes de datos.
• CG5 - Identificar las soluciones más adecuadas y efectivas para los problemas que se planteen el marco de la Ciencia de Datos, teniendo en cuenta tanto las características propias del problema como el entorno del mismo

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Competencias específicas

• CE15- Ser capaces de pensar críticamente sobre los datos, identificando los modos de almacenamiento, pre-procesamiento y análisis más adecuados para los objetivos del estudio.
• CE16- Manejar los métodos de aprendizaje tanto estadísticos como automáticos aplicados a conjuntos de datos.
• CE17- Entender las estructuras bioinspiradas para el aprendizaje, sus bases teóricas, su diseño y sus aplicaciones en diferentes problemas.

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Resultados aprendizaje

• RA9. Explicar el funcionamiento de una red neuronal.
• RA10. Describir las características de los diferentes tipos de redes neuronales profundas.
• RA11. Diseñar redes neuronales profundas para el tratamiento de datos e información.

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Metodología

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Evaluación

Si en alguna de las actividades no se cumpliera el mínimo para ponderar, la nota de la asignatura será como máximo 4,9 sobre 10 (suspenso).

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Temario

• Tema 1. Redes neuronales y sus fundamentos (8h)
  • 1.1 El perceptrón multicapa (1h)
  • 1.2 Algoritmo del gradiente y variantes (1h)
  • 1.3 Redes ¿profundas¿ y nuevos retos (2h)
  • 1.4 Estrategias de regularización (2h)
  • 1.5 Búsqueda de hiperparámetros (2h)
• Tema 2. Redes convolucionales (CNNs) (8h)
  • 2.1 Convolución en la visión artificial (2h)
  • 2.2 Redes neuronales convolucionales (4h)
  • 2.3 Evolución en las arquitecturas (2h)
• Tema 3. Redes recurrentes (RNNs) (8h)
  • 3.1 Modelos recurrentes (2h)
  • 3.2 Evolución de los modelos recurrentes (2h)
  • 3.3 Aplicación a procesamiento del lenguaje natural (4h)
• Tema 4. Nuevas técnicas de fusión de información en redes neuronales (4h)
  • 4.1 Funciones de agregación (2h)
  • 4.2 Funciones de similitud y distancias (2h)

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Programa de prácticas experimentales

• Práctica 1. Introducción a PyTorch (4h)
• Práctica 2. Clasificación mediante perceptrón multicapa (4h)
• Práctica 3. Transfer Learning aplicado a clasificación de imagen (4h)
• Práctica 4. Predicción en series temporales mediante redes recurrentes (4h)
• Práctica 5. Clasificación de textos usando redes recurrentes (4h)
• Práctica 6. Modificación de capas en CNNs aplicados a clasificación de radiografías (4h)
• Práctica 7. Modificación de capas en RNNs aplicados a predicción de procesos (4h)

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Bibliografía

Acceda a la bibliografía que el profesorado de la asignatura ha solicitado a la Biblioteca.

La bibliografía básica de la asignatura es la que sigue:

• Goodfellow, I., Bengio, Y., & Courville, A. (2016). Deep learning. Cambridge, Londres: MIT press
• Kamath. U., Liu J., & Whitaker. J. (2019). Deep Learning for NLP and Speech Recognition. Cham: Springer

La bibliografía complementaria de la asignatura es la siguiente:

• Stevens, E., & Antiga, L., (2021). Deep Learning with PyTorch: Build, Train, and Tune Neural Networks Using Python Tools. Manning Publications

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Idiomas

Castellano.

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Lugar de impartición

Universidad Pública de Navarra, Campus Arrosadía

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