Diplomatura en Ciencia de Datos, Aprendizaje Automático y sus Aplicaciones - 2024

Introducción al Aprendizaje Profundo

Este repositorio contiene el material de la materia Introducción al Aprendizaje Profundo de la Diplomatura en Ciencia de Datos, Aprendizaje Automático y sus Aplicaciones de la Facultad de Matemática, Astronomía, Física y Computación de la Universidad Nacional de Córdoba.

Equipo Docente

• Nindirí Armenta Guerrero
• Johanna Analiz Frau
• Juan Barsce

Clases

Diapositivas	Notebooks	Material adicional
Introducción y Construcción de Redes Neuronales	1. Introducción a PyTorch y 2. ¿Cómo aprende una Red Neuronal?
Backpropagation y optimización de Hiperparametros	2. ¿Cómo aprende una Red Neuronal? y 5. Optimización de Hiperparámetros	A1 Descenso de Gradiente 2024
Introducción a la programación orientada a objetos (POO)	3. Mi primera red neuronal: Creando y entrenando modelos con pytorch	A2 Introducción a la programación orientada a objetos
Pre-procesamiento de Datos	4. Pre-procesamiento de Datos: Dataset y DataLoader
Redes Neuronales Convolucionales (CNN)	6. CNN para clasificación de imágenes con PyTorch
Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP)		A3. Procesamiento de Lenguaje Natural
Redes Recurrentes	7. Redes recurrentes para análisis de sentimientos
Introducción a transformers	8. Redes transformers - Taller de Modelos de Lenguaje a tu medida
Introducción al uso de LLMs

Trabajos Prácticos

Trabajo Práctico	Desarrollo
Trabajo Práctico 1: Predicción de diabetes	Notebook
Trabajo Práctico 2: Predicción de especies de mariposas	Notebook