Diagrama de temas

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  General

  Redes neuronales generativas profundas: fundamentos y resolución de problemas

  Docentes: 

  Jamal Toutouh, Universidad de Málaga, España y Massachusetts Institute of Technology, USA (jamal@uma.es)

  Sergio Nesmachnow, Universidad de la República, Uruguay (sergion@fing.edu.uy)
  
  

  Programas de posgrado: 

  Maestría y Doctorado en Informática (PEDECIBA), Maestría en Ingeniería Matemática, Maestría y Doctorado en Ingeniería Eléctrica, Maestría y Doctorado en Ingeniería Física, Maestría y Doctorado en Ingeniería Mecánica, Maestría y Doctorado en Ingeniería–Mecánica de los Fluidos Aplicada, Maestría y Doctorado en Ingeniería Ambiental.

  Número de créditos: 6

  Público objetivo: 

  Estudiantes de posgrado en Informática, Ingeniería Matemática, Ingeniería Eléctrica, Ciencia de Datos, Bioinformática, Ingeniería Mecánica, Ingeniería Ambiental, Ingeniería Física y otros posgrados en temáticas afines. Profesionales interesados en las temáticas de inteligencia computacional y redes neuronales.

  Objetivos:

  1. Presentar los principales conceptos sobre redes generativas profundas (GAN).

  2. Implementar soluciones a problemas reales aplicando redes GAN.

  Temario:

  1. Introducción al aprendizaje profundo y los modelos generativos

  2. Redes generativas antagónicas (generative adversarial networks, GANs). Principios y aplicaciones.

  3. Arquitectura general de las redes GAN y su diseño.

  4. Resolución de problemas reales aplicando redes GAN. Ejemplos: generación de imágenes, caracterización y desagregación del consumo energético

  5. Patologías comunes de las GAN.

  6. El framework Lipizzaner. Entrenamiento co-evolutivo y distribuido para mejorar el rendimiento de las redes GAN

  
  

  Edición 2022: el curso se dictará a partir del martes 1 de noviembre.

  Horario: martes y jueves de 17 a 19 horas.

  Link de la reunión inicial (martes 1 de noviembre, 17:00): https://meet.google.com/yat-ndnz-jtb

  
  

  
  

  • Novedades Foro
  • Formulario Curso Posgrado-redes-GAN Archivo
  • Formulario de inscripción Redes neuronales generativas profundas: fundamentos y resolución de problemas Encuesta

    Completar el formulario de inscripción es obligatorio para los estudiantes de cursos de posgrado, actualización y educación permanente. Los datos obtenidos serán procesados y utilizados con fines estadísticos por la Unidad Central de Educación Permanente de la Universidad de la República.
    

  • Formulario de evaluación Redes neuronales generativas profundas: fundamentos y resolución de problemas Encuesta

    Ver Enviar retroalimentación

    Completar el formulario de evaluación es obligatorio para los estudiantes de cursos de posgrado, actualización y educación permanente. Los datos obtenidos serán procesados y utilizados con fines estadísticos por la Unidad Central de Educación Permanente de la Universidad de la República. La encuesta de evaluación es anónima, salvo que el estudiante desee renunciar explícitamente al anonimato incluyendo su nombre en el campo opcional ‘Nombre’.
    

  • Proyecto final Tarea

    Marcar como hecha

    Primera entrega: 30 de noviembre de 2022

    Pre-informe conteniendo:

    • Descripción del problema (tipos de datos, objetivo del problema, etc.)
    • Estrategia de resolución (modelo generativo, tipo de GAN, conjuntos de datos para el análisis, etc.)
    • Propuesta de evaluación experimental (datos de entrenamiento y validación, experimentos propuestos, métricas, comparaciones en caso que corresponda)

    Para el documento se debe utilizar el formato de artículo IEEE doble columna (https://www.ieee.org/conferences/publishing/templates.html).

    
    Entrega final: fecha a coordinar con los estudiantes
    

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  Proyecto final

  Los estudiantes deben entregar el informe en formato PDF y el código del proyecto (notebook Jupyter o código fuente). 

  Si entregan un archivo zip con el código del proyecto, deberá contener:

  • Código fuente del proyecto, SIN incluir binarios compilados o similares
  • Archivos con las instancias del problema que fueron abordadas y datos necesarios.
  • Script para la ejecución y/o compilación del código.

  Contenido del informe:
  

  • Descripción del problema
  • Estrategia de resolución (incluyendo todo lo necesario para su comprensión, descripción de métodos, técnicas avanzadas, etc.)
  • Evaluación experimental, incluyendo toda la información relevante (instancias, datos, calidad de soluciones, comparación con otras técnicas o soluciones, eficiencia computacional, métricas, etc.)

  Para el documento se debe utilizar el formato de artículo IEEE doble columna:

  Template artículo (LaTex): http://www.ctan.org/tex-archive/macros/latex/contrib/IEEEtran/.

  Template artículo (word): https://eva.fing.edu.uy/mod/resource/view.php?id=122669.

  Referencias bibliográficas: https://ctan.org/tex-archive/macros/latex/contrib/IEEEtran/bibtex