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Repositorio oficial para las clases de Deep Learning en el bootcamp de Data Science en Código Facilito (G2), 2022-2024.

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## Acerca de las sesiones

Estas clases han sido creadas para el Bootcamp de Ciencia de Datos de Código Facilito ([básico](https://codigofacilito.com/bootcamps/ciencia-datos-g2) & [avanzado](https://codigofacilito.com/bootcamps/ciencia-datos-avanzado)).

El resumen de contenidos para las clases es el siguiente:

### Bootcamp Básico

**Sección I**
- Brief histórico
- Unidad de Umbralización Lineal (TLU)
- Activación y bias – El perceptrón

**Sección II**
- Aprendizaje en neuronas
- Entrenamiento de una neurona
- Predicciones con una neurona

**Sección III – Tarea**
- El dataset a utilizar
- Preparación de los datos
- Creación del modelo
- Entrenamiento del modelo
- Evaluación y predicción

**Sección IV**

- Introducción a redes neuronales
- Productos matriciales - Composición de funciones
- Idea intuitiva sobre la retropropagación
- El problema de separabilidad lineal - XOR

**Sección V**

- Introducción a TensorFlow
- Mi primera red neuronal
- Función de pérdida y optimizador
- Entrenamiento y predicciones

**Sección VI – Tarea**

- El dataset a utilizar
- Preparación de los datos
- Creación del modelo
- Entrenamiento del modelo
- Evaluación y predicción

### Bootcamp Avanzado

**Sección VII**
- Refresher sobre ANNs
    - Neuronas artificiales
    - Entrenamiento
- ANNs con TensorFlow

**Sección VIII**
- Introducción a imágenes
- Espacios de color
- Convoluciones & Pooling

**Sección IX – Tarea**
- Redes convolucionales
- Clasificadores de imágenes (LeNet5, etc.)
- Descripción del reto

**Sección X**

- Introducción a los autoencoders
- Estructura básica de un autoencoder
- Funcionamiento de un autoencoder

**Sección XI**

- Limitaciones de los autoencoders básicos
- Introducción a los autoencoders convolucionales
- Estructura de los autoencoders convolucionales

**Sección XII – Tarea**

- Implementación y entrenamiento de los autoencoders convolucionales
- Aplicaciones de los autoencoders convolucionales en el denoising de imágenes
- Trabajos relacionados y avances recientes

### Material de la clase

A continuación se presenta la tabla con los enlaces a los materiales por día:

| Contenido | Link de acceso directo |
| --------- | ---------------------- |
| Slides de la sesión 1 | [![Clase 1](https://img.shields.io/static/v1?label=Clase%201&message=Google%20Slides&color=tomato)](https://docs.google.com/presentation/d/e/2PACX-1vTOCfCxMa_94f6wS7Ls7TwjuF74MIYy-AvOpPMLJyUKyGAHjxKUwPPogNFO4ozWXVUP1NGR6SutgnAe/pub?start=false&loop=false&delayms=3000) |
| Colab de la sesión 1 | [![Colab 1](https://camo.githubusercontent.com/84f0493939e0c4de4e6dbe113251b4bfb5353e57134ffd9fcab6b8714514d4d1/68747470733a2f2f636f6c61622e72657365617263682e676f6f676c652e636f6d2f6173736574732f636f6c61622d62616467652e737667)](https://colab.research.google.com/github/RodolfoFerro/dl-facilito-g2/blob/main/notebooks/Deep_Learning_Clase_1.ipynb) |
| Slides de la sesión 2 | [![Clase 2](https://img.shields.io/static/v1?label=Clase%202&message=Google%20Slides&color=tomato)](https://docs.google.com/presentation/d/e/2PACX-1vQ_hsjKhO6ecEn2JUE58PC7mHpunqLXwX_BaYBAMVLI43dzvhCCBPMY4RfYqgtzim4WieFF9tlCcZ8H/pub?start=false&loop=false&delayms=3000) |
| Colab de la sesión 2 | [![Colab 2](https://camo.githubusercontent.com/84f0493939e0c4de4e6dbe113251b4bfb5353e57134ffd9fcab6b8714514d4d1/68747470733a2f2f636f6c61622e72657365617263682e676f6f676c652e636f6d2f6173736574732f636f6c61622d62616467652e737667)](https://colab.research.google.com/github/RodolfoFerro/dl-facilito-g2/blob/main/notebooks/Deep_Learning_Clase_2.ipynb) |
| --- | --- |
| Slides de la sesión 3 | [![Clase 3](https://img.shields.io/static/v1?label=Clase%203&message=Google%20Slides&color=tomato)](https://docs.google.com/presentation/d/e/2PACX-1vSMAXTpqDX-tfONhqQvxLKRK1_BrOMGHeGqglvRunl-WWZYjjBAZ_Hb6Z67F517wHnC7zTqkh-RTT7Y/pub?start=false&loop=false&delayms=3000) |
| Colab de la sesión 3 | [![Colab 3](https://camo.githubusercontent.com/84f0493939e0c4de4e6dbe113251b4bfb5353e57134ffd9fcab6b8714514d4d1/68747470733a2f2f636f6c61622e72657365617263682e676f6f676c652e636f6d2f6173736574732f636f6c61622d62616467652e737667)](https://colab.research.google.com/github/RodolfoFerro/dl-facilito-g2/blob/main/notebooks/Deep_Learning_Clase_3.ipynb) |
| Slides de la sesión 4 | [![Clase 4](https://img.shields.io/static/v1?label=Clase%204&message=Google%20Slides&color=tomato)](https://docs.google.com/presentation/d/e/2PACX-1vQn2as9DDVC-fO7xQa2sSJF4kzDzhaG-aXm8659_0ePNyUwIYDCF5Yn4i2ZvABs8CJZOOrisevVY2LE/pub?start=false&loop=false&delayms=3000) |
| Colab de la sesión 4 | [![Colab 4](https://camo.githubusercontent.com/84f0493939e0c4de4e6dbe113251b4bfb5353e57134ffd9fcab6b8714514d4d1/68747470733a2f2f636f6c61622e72657365617263682e676f6f676c652e636f6d2f6173736574732f636f6c61622d62616467652e737667)](https://colab.research.google.com/github/RodolfoFerro/dl-facilito-g2/blob/main/notebooks/Deep_Learning_Clase_4.ipynb) |

> **NOTA:** Los contenidos de la clase 2 serán añadidos una vez se haya impartido la sesión.

Lee más sobre el Bootcamp Básico [**AQUÍ**](https://codigofacilito.com/bootcamps/ciencia-datos-g2) y sobre el Bootcamp Avanzado [**AQUÍ**](https://codigofacilito.com/bootcamps/ciencia-datos-avanzado).

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