Principis de l'Aprenentatge Automàtic:
- generalització, sobreajuste (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 avant
- Funció d'activació
- Funció de cost
- Optimització de paràmetres (backpropagation)
Xarxes Neuronals Convolucionals (aprenentatge profund)
- Fonaments: motivació, operació de convolució, arquitectura, hiperparámetros, criteris de disseny, etc.
- Optimizadores
- Regularització: dropout, batch normalization, L1/L2, data augmentation, etc.
- Ajust de hiperparámetros
Transferència de coneixement
- Transferència de representacions/característiques preentrenadas
- Ajust fi (fine tuning)
- Adaptació de domini
- Casos pràctics
