------------- CLASSROOMS -------------
TUE THU
weekstart week# 18-210 20-343
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10/feb 1 IntroML1 IntroML2
17/feb 2 U1.Intro.NN Labs
24/feb 3 U2.NN.Archs.Train.Reg Labs
02/mar 4 U2.NN.Init.Batch.Vanish Labs
09/mar 5 U3.Tensorflow Labs 15/mar deadline U2.Labs
16/mar 6 U4.CNN.ConvOp.Archs Labs
23/mar 7 U4.CNN.Classf.Semg.Detect Labs 30/mar deadline U3 Labs
--------------------- VACACIONES --------------------------------
13/abr 8 U4.CNN.Transfer.GANs Labs 19/abr deadline U4
20/abr 9 U4.Proyecto U4.Proyecto
27/abr 10 U4.Proyecto U4.Proyecto 04/may deadline U4.Proyecto
04/may 11 U5.RNN.SeqModls.Bprop Labs 30/abr presentation selected projects
11/may 12 U5.RNN.LSTM.Archs.S2Seq Labs
18/may 13 U5.RNN.CNN-LSTM . Labs 24/may deadline U5.Labs
25/may 14 U5.Proyect U5.Proyect
01/jun 15 U5.Proyect U5.Proyect 08/jun deadline U5.Proyect
09/jun presentation selected projects
20% Lab1 + Lab 2 + Lab 3
15% Lab 4
15% Lab 5
25% U4.Proyecto
25% U5.Proyecto
Para el proyecto U3 (redes convolucionales) y U4 (redes recurrentes) tendrás que:
- escoger un dataset, de un tema de tu interés, de tu investigación, etc.
- plantear una tarea de aprendizaje junto con una métrica de evaluación (p.ej. clasificación, detección, etc.)
- plantear una estrategia de resolución (preprocesado, arquitectura de red, trasnfer learning, data augmentation, feature learning, etc.)
- implementar el flujo de trabajo experimental
Tu entrega habrá de ser un repositorio github con uno o varios notebooks donde proveas evidencia del trabajo realizado, incluyendo experimentos pruebas, etc.
Para realizar tu entrega, crea un documento llamado U3.Proyecto o U4.Proyecto en el Google drive compartido, que contenga el enlace a tu repositorio github. Si llamas distinto a este documento no será tenido en cuenta.
- 25% Reproducibilidad: Tus notebooks han de ser 100% ejecutables sin errores, desde la descarga de datos hasta la obtención de tus resultados. Si lo consideras necesario crea un fichero descargable con tus datos y publícalo en algún lado como están en los notebooks del curso. No incluyas los datos en el repositorio.
- 25% Claridad: Explica bien tu tarea (en los mismos notebooks), la métrica de evaluación que ests usando y el ciclo experimental que hiciste (probé tales arquitecturas de red, el modelo final tiene tal arquitectura porque las anteriores sufrían de overfitting, etc.)
- 25% Repositorio: Tu repositorio ha de estar ordenado, con una estructura clara y con un README.md que indique qué notebooks ejecutar con tu resultado final, qué notebooks contienen los experimentos previos que hiciste, etc.
- 25% Compleción: Tu tarea ha de utilizar las técnicas vistas en clase y ha de demostrar un flujo experimental (prueba de varias arquitecturas, preprocesados, etc.). Igualmente has de incluir una interpretación de tus resultados.
Si se te requiere tendrás que realizar una breve presentación de tu proyecto, teniendo en cuenta que:
- la presentacin ha de durar 10 minutos. Esto es un límite estricto. Al cabo de ese tiempo se cortará la presentación esté en el punto que esté.
- Tendrás que presentar tres aspectos: 1) qué tarea se resolvió, 2) qué experimentos se hicieron, 3) tus conclusiones e interpretación de los resultados.
- La calificación será un factor entre 0.5 y 1.5, que se multiplicará con la calificación obtenida a la entrega para obtener la calificación final.