Universidad Austral de Chile

INFO257: Inteligencia Artificial 2020

Unidad: Redes Neuronales Artificiales

Responsable: Pablo Huijse H, phuijse@inf.uach.cl

Un curso del pregrado de Ingeniería Informática de la UACh. Se recomienda mantener una copia local del material del curso clonando este repositorio.

Descripción de la asignatura

La asignatura de "Inteligencia Artificial” tiene como principal propósito que los estudiantes analicen temáticas referidas a inteligencia artificial, aplicando estrategias de aprendizaje supervisado, aprendizaje no supervisado y algoritmos de búsqueda con heurísticas para resolver problemas aplicados.

Contenidos de la unidad

• Fundamentos de Aprendizaje Supervisado
• Redes Neuronales Artificiales (Láminas 1 a 90)
• Tutorial de PyTorch
• Redes multicapa e Ignite
• Convolución
• Redes Convolucionales
• Aumentación de datos
• Modelos pre-entrenados y Transfer Learning

Bibliografía de la unidad

Principal

1. I. Goodfellow, Y. Bengio and A. Courville, "Deep Learning", MIT PRESS, 2016, http://www.deeplearningbook.org/
2. https://www.d2l.ai/

Complementaria

1. A. Zhang, Z.C. Lipton, M. Li, A.J. Smola, "Dive into Deep Learning", (En desarrollo), https://www.d2l.ai/
2. A. Ng, "Machine learning Yearning", (En desarrollo), https://www.deeplearning.ai/machine-learning-yearning/

Software y librerías

• Lenguaje: Python3
• Ambiente: IPython, Jupyter
• Librerías para machine learning y redes neuronales: Scikit-learn, PyTorch, Tensorflow