DNN - Deep Neural Networks (UdeG)

Este repositorio contiene los notebooks y recursos para la materia de Redes Neuronales Profundas (Maestría en Ingeniería y Ciencia de Datos, UdeG).

Estructura

• DNN_WEEK_1/: Notebooks y materiales de la semana 1
• environment.yml: Dependencias recomendadas
• .gitignore: Exclusión de archivos temporales y entornos

Entrega

• Suba el archivo .ipynb y el PDF generado por nbconvert.
• No incluya archivos temporales, checkpoints ni entornos virtuales.

Recomendaciones

• Mantenga el código y los notebooks limpios y comentados.
• Use Markdown para explicaciones teóricas.
• Consulte el archivo copilot-instructions.md para convenciones de la materia.

Requisitos

• Python 3.8+
• Jupyter Notebook o VS Code
• Paquetes recomendados: numpy, matplotlib, torch

Bibliografía

• Goodfellow, Bengio, Courville: Deep Learning (MIT Press, 2016)
• Bishop: Pattern Recognition and Machine Learning (Springer, 2006)
• Haykin: Neural Networks and Learning Machines (Pearson, 2009)
• Sutton & Barto: Reinforcement Learning (Bradford Book, 2018)

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Para dudas, consulte la bibliografía recomendada o contacte al profesor.