MAT2320 Intro. a Métodos Matemáticos para Deep Learning (2023)

Descripción del curso

El enfoque es que al final del curso puedan orientarse para sacar información de temas de investigación sobre teoría de Deep Learning y que tengan idea de qué temas matemáticos entran y no entran en teoría de Deep Learning.

El curso no es profundo matemáticamente (es de introducción), pero creo que tampoco será súper fácil la matemática, usaremos libremente y muchas veces mezclando entre sí Álgebra Lineal, Cálculo 2, Probabilidades, y sirve tener Matemáticas Discretas para unas partes. No vamos a programar mucho, aunque habrá unos ejemplos.

Voy a armar slides con enlaces para profundizar, e indicar capítulos de libros, blogs y páginas web para cada parte. No hay un libro que cubra todo como yo quiero (varios libros entran demasiado en profundidad de temas específicos, y los libros introductorios no van bastante en profundidad).

Evaluaciones

• 4 tareas; usualmente las preguntas serán "explica cómo funciona la red neuronal X, y cuáles son sus dificultades y problemas".
• 1 presentación grupal de profundización de 1 tema (el tema se elige una vez que hemos cubierto bastante material para que tengan idea de qué elegir), donde el informe escrito tiene mucho peso, y la parte oral menos.
• 1 examen final escrito.