2.8.1 AIM/Teoría del Aprendizaje Profundo
Temas:
Core Tier1
- Teoremas de aproximación universal
- Paisaje de optimización de redes profundas
- Generalización en aprendizaje profundo
- Teoría de aprendizaje de representaciones
- Dinámicas de entrenamiento y flujo de gradiente
Objetivos de Aprendizaje (Learning Outcomes):
Core-Tier1:
- Explicar los teoremas de aproximación universal y sus implicaciones [Familiarizarse (Familiarity)]
- Analizar el paisaje de optimización de redes profundas [Evaluar (Assessment)]
- Estudiar fenómenos de generalización en aprendizaje profundo [Evaluar (Assessment)]
- Analizar dinámicas de entrenamiento de redes neuronales [Evaluar (Assessment)]
Generado por Ernesto Cuadros-Vargas , Sociedad Peruana de Computación-Peru, basado en el modelo de la Computing Curricula de IEEE-CS/ACM
