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Curso de Probabilidad y Estadística

Aprendizaje profundo es una área de Machine Learning basado en modelos de redes neuronales profundas (con múltiples capas), y actualmente, es el fundamento de los métodos de inteligencia artificial más avanzados. Su importancia radica en su capacidad para aprender representaciones útiles de datos de diferente naturaleza, lo que permite resolver de manera muy eficiente problemas complejos de estimación. En éste curso corto, veremos los fundamentos de éste tipo de modelos desde un enfoque intuitivo, partiendo de redes neuronales simples hasta modelos complejos tipo encoder-decoder, incluyendo conceptos importantes sobre su ajuste, requerimientos computacionales, entre otros. Ilustraremos los conceptos con ejemplos de análisis de textos y modelos de lenguaje.