SIA. Sistema d'Informació Acadèmica

Temari

Temari

Principis de l'Aprenentatge Automàtic: 
- generalització, sobreaprendizaje (overfitting), màxima versemblança, corbes d'aprenentatge, optimització (SGD), regularització, avaluació de l'aprenentatge, etc.
 
Regressió
- regressió lineal
- regressió logística
 
Xarxes Neuronals
- Perceptrón
- Xarxes amb alimentació cap a davant
- Funció d'activació
- Funció de cost
- Backpropagation (aprenentatge)
- Optimització de paràmetres
 
Xarxes Neuronals Convolucionals (aprenentatge profund)
- Fonaments: motivació, tensor, operació de convolución, arquitectura, paràmetres, hiperparámetros, etc.
- Optimizadores
- Regularització
- Tècniques d'aprenentatge: dropout, data augmentation, batch normalization, etc. 
- Ajust de hiperparámetros
Universitat Jaume I CIF: Q-6250003-H Av. Vicent Sos Baynat, s/n 12071 Castelló de la Plana, Espanya
Tel.: +34 964 72 80 00 Fax: +34 964 72 90 16