Curso Práctico de Deep Learning en 3 Semanas

Introducción a la Materia y el Curso

Jefferson Rodriguez

2025-05-17

¡Bienvenidos al Curso!

  • 👤 Jefferson Rodríguez, Colombiano.
  • 💼 Ingeniero en Sistemas, MSc en Ciencias de la Computación, actualmente doctorando en Deep Learning y Ciberseguridad en la Universidad de Cagliari. Experiencia en ciencia de datos, Visión por computadora, biometría, esteganografía y watermarking
  • 🎯 Mi intención es contribuir con el desarrollo de su formación en esta maestría y ser una apoyo para su proyectos de grado.

¿Qué es Deep Learning? (En pocas palabras)

  • Una forma avanzada de inteligencia artificial que aprende a partir de grandes volúmenes de datos.
  • Permite a las computadoras aprender de datos con modelos inspirados en el cerebro.
  • Clave para entender patrones complejos en información no estructurada (imágenes, sonido, texto).
  • Se basa en el paradigma de programación diferenciable (differentiable programming).

¿Cómo se conecta con otras áreas? y su evolución

  • Inteligencia Artificial (IA) ⟶ Aprendizaje Automático (ML) ⟶ Deep Learning (DL)

DL Timeline

¿En qué se diferencia de Machine Learning?

Comparación entre ML y DL

¿Por qué Deep Learning HOY? Su Importancia.

  • Impulsa la innovación en múltiples industrias (salud, finanzas, automoción, entretenimiento…).
  • Permite automatización y análisis de datos a gran escala.
  • Base de productos y servicios que usamos a diario (reconocimiento facial, asistentes de voz, recomendaciones personalizadas).
  • ¡Transforma datos en soluciones!

¿Qué está pasando hoy con DL?

  • Modelos con miles de millones de parámetros.
  • Entrenamiento en miles de GPUs.
  • Costos de entrenamiento millonarios (pero también acceso gratuito gracias al open source).
  • Resultados sorprendentes: DALL·E, GPT, Stable Diffusion.
  • ¡No siempre necesitas ser masivo! DL también funciona en casos comunes.

Avances Recientes Impresionantes

  • Modelos generativos (texto, imagen, música): ChatGPT, DALL·E, Midjourney.
  • Vehículos autónomos (Tesla, Waymo).
  • Diagnóstico médico asistido por IA (detección de cáncer, retinopatía).
  • Traducción y reconocimiento de voz en tiempo real.

Nuestro Viaje en 3 Semanas: La Hoja de Ruta

  • Semana 1: Fundamentos (Perceptrón, MLP, Entrenamiento básico, Tu primer proyecto práctico).

  • Semana 2: Arquitecturas Especializadas (CNNs, RNNs, etc.) y sus aplicaciones prácticas.

  • Semana 3: Temas Avanzados (Transfer Learning, Modelos Fundacionales, Ética del DL, Proyecto Final).

  • Enfoque PRÁCTICO: Cada semana, ¡manos a la obra con código y ejercicios!

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