Descripción
Introducción a la clasificación y regresión. Optimización, vectorización, descenso por gradiente, funciones de costo, pérdida y activación. Introducción y bases de la IA, redes neuronales artificiales, propagación hacia adelante y hacia atrás, perceptrón multicapa y otros tipos de modelos de redes neuronales profundas, sus aplicaciones en multimedia, redes, finanzas, etc.
Prerrequisitos
- Requisito(s): BIT 2000 y BIT 2400.
Condiciones y modalidades
- También listado como IRM 4005.
- Requisito(s): BIT 2000 y BIT 2400.
- Clases magistrales tres horas a la semana.
Texto de referencia en su idioma de origen
Introduction to classification and regression. Optimization, vectorization, gradient descent, cost, loss and activation functions. Introduction and basics to AI, Artificial Neural Networks, forward and backward propagation, Multi Layer Perceptron, and other types of Deep Neural Network models, their applications in multimedia, networks, finance, etc.
- Prerequisite(s): BIT 2000 and BIT 2400 .
- Also listed as IRM 4005 .
- Lectures three hours a week.
Fuentes y referencias
Se conservan las fechas y las fuentes para ayudarle a verificar la información. Las traducciones se proponen para facilitar la lectura; la fuente oficial es la referencia para las condiciones y los requisitos.
Referencia de la fuente : https://calendar.carleton.ca/undergrad/courses/OSS/