Introducción a Deep Learning 2019

Curso dictado entre 2019 y 2022 en la Universidad Nacional de La Plata y la Universidad de Buenos Aires.

• Clases en videos
• Diapositivas y actividades
• Autoevaluaciones (en breve)

Consta de 11 unidades:

1. Introducción a la Inteligencia Artificial, Machine Learning y Deep Learning
2. Regresión Lineal
3. Regresión Logística
4. Redes Neuronales
5. Redes Convolucionales
6. Aspectos Prácticos: transferencia de aprendizaje, carga de modelos, aumentación de datos.
7. Optimizacion, regularización e inicialización
8. Capas avanzadas: Dropout, Batch normalization, Convoluciones Separables
9. Arquitecturas Avanzadas: GAN, Autoencoders, Redes Recurrentes
10. Arquitecturas Convolucionales Avanzadas: VGG, AllConvolutional, ResNet, MobileNet, Inception.