Temas Sobre Optimización y Aprendizaje Automático

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• Actividades
• Metodología docente
• Método de evaluación
• Bibliografía
• Web links
• Capacidades previas
• Adenda

Profesores

Responsable

• Jose Maria Barceló Ordinas ( )

Otros

• Jorge García Vidal ( )

Horas semanales

Competencias

Competencias Técnicas de cada especialidad

Computer networks and distributed systems

• CEE2.1 - Capacidad para entender los modelos, problemas y algoritmos relacionados con los sistemas distribuidos, así como poder diseñar y evaluar algoritmos y sistemas que traten la problemática de la distribución y ofrezcan servicios distribuidos
• CEE2.2 - Capacidad de entender los modelos, problemas y algoritmos relacionados con las redes de computadores, así como poder diseñar y evaluar algoritmos, protocolos y sistemas que traten la problemática de la redes de comunicación entre computadores.
• CEE2.3 - Capacidad de entender los modelos, problemas y herramientas matemáticas que permiten analizar, diseñar y evaluar redes de computadores y sistemas distribuidos.

Competencias Transversales

Razonamiento

• CTR6 - Capacidad de razonamiento crítico, lógico y matemático. Capacidad para resolver problemas dentro de su área de estudio. Capacidad de abstracción: capacidad de crear y utilizar modelos que reflejen situaciones reales. Capacidad de diseñar y realizar experimentos sencillos, y analizar e interpretar sus resultados. Capacidad de análisis, síntesis y evaluación.

Objetivos

1. Capacidad para formular un problema de optimización convexa
   Competencias relacionadas: CEE2.3, CTR6,
2. Capacidad para resolver problemas de optimización no lineal.
   Competencias relacionadas: CEE2.3, CTR6,
3. Capacidad de aplicar a un problema real temas relacionados con la optimización
   Competencias relacionadas: CEE2.2, CEE2.3, CEE2.1, CTR6,
4. Capacidad de entender los algoritmos básicos de aprendizaje de la máquina
   Competencias relacionadas: CEE2.3, CTR6,
5. Capacidad de aplicar los algoritmos de aprendizaje de la máquina a escenarios reales.
   Competencias relacionadas: CEE2.2, CEE2.3, CEE2.1, CTR6,
6. Capacidad para comprender las redes neuronales y los algoritmos de aprendizaje profundo
   Competencias relacionadas: CEE2.3, CTR6,
7. Capacidad para aplicar redes neuronales y algoritmos de aprendizaje profundo a escenarios reales
   Competencias relacionadas: CEE2.2, CEE2.3, CEE2.1, CTR6,

Contenidos

1. Fundamentos de la optimización de la convexidad
   En este tema introduciremos los conceptos del hombre de la optimización no lineal con especial énfasis en la optimización convexa. Específicamente veremos: conjuntos convexos, funciones convexas, problemas de optimización convexa (COP) y dualidad (función dual de Lagrange, condiciones óptimas de KKT), métodos para resolver COP (Métodos de Descenso General, Métodos de Puntos Interiores)
2. Aplicaciones a los temas de aprendizaje de la máquina
   Ejemplos de cómo se aplica la optimización en el campo del aprendizaje automático en redes informáticas y redes distribuidas. En concreto, se explicarán métodos supervisados como la regresión lineal múltiple con regularización (ridge regression y lasso), los métodos de vecinos más cercanos, la regresión kernel (RKHS) y los procesos gaussianos, las máquinas de vectores de soporte, el bootstrapping, el bosque aleatorio, y métodos no supervisados como los métodos de clustering con k-means, el clustering jerárquico, la mezcla de gaussianos y el algoritmo de maximización de expectativas.
3. Redes neuronales y aprendizaje profundo
   En este capítulo se estudian los conceptos básicos relacionados con las redes neuronales y el aprendizaje profundo aplicados a las redes informáticas y a los sistemas distribuidos. En concreto, introducción a las redes neuronales, algoritmo de retropropagación, SGD, técnicas de regularización y revisión de las arquitecturas de NN más importantes.

Actividades

Actividad Acto evaluativo

Metodología docente

Método de evaluación

Bibliografía

Básica:

• Convex optimization - Boyd, S.P.; Vandenberghe, L, Cambridge University Press, 2004. ISBN: 0521833787
  http://cataleg.upc.edu/record=b1253105~S1*cat
• Pattern recognition and machine learning - Bishop, Christopher M, Springer, 2006. ISBN: 0387310738
  http://cataleg.upc.edu/record=b1298151~S1*cat
• Machine learning : a bayesian and optimization perspective - Theodoridis, S, Elsevier Academic Press, 2020. ISBN: 9780128188033
  http://cataleg.upc.edu/record=b1531772~S1*cat
• Deep learning - Goodfellow, Ian; Bengio, Yoshua; Courville, Aaron, The MIT Press, [2016]. ISBN: 9780262035613
  http://cataleg.upc.edu/record=b1491083~S1*cat

Web links

• Book in PDF: "Convex Optimization" of Stephen P. Boyd and Lieven Vandenberghe, http://www.stanford.edu/~boyd/cvxbook/
• Book in PDF and supplementary material for "Deep Learning" of Goodfellow, Ian; Bengio, Yoshua; Courville, Aaron https://www.deeplearningbook.org

Capacidades previas

Adenda

Contenidos

Metodología docente

Método de evaluación

Plan de contingencia