6. Redes Neuronales Artificiales

  • Historia

    Algunas referencias Videos la primera parte de esta charla es de historia, tanto de las trayectorias de Fei-Fei Li como la de Geoff Hinton como del aprendizaje profundo:

  • Retropropagación (backpropagation)
  • Teoría

    Por qué teorizar Sugerencia del gran Tom Poggio Cómo estudiar los fundamentos de IA (e ir bastante más lejos que en el capítulo 3) https://rubenfcasal.github.io/aprendizaje_estadistico/ https://aprendizajeprofundo.github.io/Libro-Fundamentos/tutorial.html Algunas referencias Videos Listas de reproducción (principalmente cursos enteros disponibles online sin registro (aka en YouTube y alrededores)) Jeremy Howard Practical Deep Learning for Coders

  • Atención / Transformers

    Mecanismo de atención primer video de una serie de tres del genio Luis Serrano haciendo una simple (pero no por eso menos rigurosa) presentación de qué está detrás del mecanismo de atención, parte crucial de la arquitectura de los Transformers que están detrás de chatGPT y otros LLMs

  • Redes recurentes

    Hopfield

  • Opacidad(es)

    Intros Opacidad epistémica Interpretabilidad y explicabilidad (xai) The Stack AI & Computer Architecture GPUs https://www.youtube.com/watch?v=h9Z4oGN89MU

Última actualización el ene. 16, 2024

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