General
Redes neuronales generativas profundas: fundamentos y resolución de problemas
Docentes:
Jamal Toutouh, Massachusetts Institute of Technology, USA (jamal@lcc.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
El curso se dictará a partir del ***martes 12 de octubre***.
Horario: martes y jueves de 17 a 19 horas.
Link de la reunión inicial (martes 12, 17:00): https://meet.google.com/yat-ndnz-jtb
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.
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’.
Primera entrega: 19 de noviembre de 2021
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).