Guía DocenteCurso Facultade de Informática |
Máster Universitario en Intelixencia Artificial |
Asignaturas |
Aprendizaxe Profunda |
Contidos |
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Datos Identificativos | 2022/23 | |||||||||||||
Asignatura | Aprendizaxe Profunda | Código | 614544013 | |||||||||||
Titulación |
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Descriptores | Ciclo | Período | Curso | Tipo | Créditos | |||||||||
Mestrado Oficial | 2º cuadrimestre |
Primeiro | Optativa | 6 | ||||||||||
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Temas | Subtemas |
1. Introducción a aprendizaxe profunda | Aprendizaxe superficial Aprendizaxe profunda |
2. Regularización e optimización na aprendizaxe profunda |
Regularización vía datos Regularización vía modelo Regularización vía función obxectivo Optimización |
3. Redes neuronais convolucionais (CNNs) |
Convolucións Agrupación (Pooling) Arquitecturas CNN |
4. Redes reuronais recorrentes (RNNs) |
Redes recorrentes simples Redes LSTM Redes GRU |
5. Autocodificadores | Como funciona a autocodificación Autocodificadores de detección de anomalías Autocodificadores de eliminación de ruído |
6. Redes xenerativas antagónicas (GANs) | Modelado xenerativo con autocodificadores variacionales Redes GAN GANs convolucionais profundas |
7. Aprendizaxe por transferencia |
Como funciona a aprendizaxe por transferencia Enfoques da aprendizaxe por transferencia |
8. Otras técnicas de aprendizaxe profunda | Aprendizaxe multi-tarea Transformadores |
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