DEEP LEARNING

DS-GA 1008 · PRIMAVERA 2020 · CENTRO DE CIENCIA DE DATOS DE NYU

INSTRUCTORES Yann LeCun & Alfredo Canziani
LECCIONES Lunes 16:55 – 18:35, GCASL C95
PRÁCTICAS Martes 19:10 – 20:00, GCASL C95
FORO r/NYU_DeepLearning
MATERIAL Google Drive, Notebooks

Descripción

Este curso se basa en las últimas técnicas de aprendizaje profundo y aprendizaje de representación, centrándose en el aprendizaje profundo supervisado y no supervisado, métodos de integración, aprendizaje métrico, redes convolucionales y recurrentes, con aplicaciones en visión por computadora, comprensión del lenguaje natural y el reconocimiento del habla. Los requisitos previos incluyen: DS-GA 1001 Introducción a la ciencia de datos o algún curso de aprendizaje automático de nivel de posgrado.

Clases

Significados: 🖥 diapositivas, 📓 Jupyter notebook, 🎥 video de YouTube.

Semana Formato Título Recursos
Lección Historia y motivación 🖥️ 🎥
Evolución y DL
Práctica Redes neuronales (NN) 📓 📓 🎥
Lección SGD y retroprop 🖥️ 🎥
Retroprop en práctica
Práctica Entrenamiento de NNs 🖥 📓 📓 🎥
Lección Transformación de parámetros 🖥️ 🎥
NNs Convolucionales (CNN)
Práctica Props. de Señales Naturales 🖥 📓 🎥
Práctica Convoluciones en 1D 📓 🎥
Lección Optimización I 🖥️ 🎥
Optimización II
Práctica CNN, gradiente automático 📓 📓 🎥
Lección -
-
Práctica -
Lección -
SSL, EBM
Práctica Autoencoders 🖥️ 📓

Personas

Rol Foto Contacto Acerca de
Instructor Yann LeCun
yann@cs.nyu.edu
Silver Professor en CS
en NYU y ganador
del Premio Turing
Instructor Alfredo Canziani
canziani@nyu.edu
Prof. Asist. en CS en NYU
Asistente Mark Goldstein
goldstein@nyu.edu
estudiante de PhD en CS en NYU
Webmaster Zeming Lin
zl2799@nyu.edu
estudiante de PhD en CS en NYU