Universidad Austral de Chile

INFO343: Minería y Aprendizaje con Datos, 2020

Unidad 5: Redes Neuronales Artificiales

Responsable: Pablo Huijse H, phuijse@inf.uach.cl

Contenidos

Material de la unidad

• Lecciones asíncronas
• Láminas de apoyo, lecciones asíncronas
• Repositorio de INFO257: Inteligencia Artificial

Requisitos de software

Los trabajos prácticos se realizarán en Lenguaje Python 3 usando la librería PyTorch

Para instalar lo más directo es crear un ambiente de conda. Si planeas usar una GPU NVIDIA usar el comando

conda install pytorch torchvision ignite cudatoolkit=10.2 -c pytorch

En caso de no poseer una GPU usar el comando

conda install pytorch torchvision ignite cpuonly -c pytorch 

Adicionalmente, se necesita el ambiente jupyter, el dashboard tensorboard y algunas librerías del stack científico de Python (NumPy se instalá junto a pytorch)

conda install tensorboard ipython jupyter scikit-learn matplotlib

Bibliografía de la unidad

1. Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville, "Deep Learning", MIT Press, 2016
2. Aston Zhang and Zachary C. Lipton and Mu Li and Alexander J. Smola, "Dive into Deep Learning", 2020