Información administrativa
| Título | Redes neuronales y transformadores convolucionales para imágenes |
| Duración | 60 |
| Módulo | B |
| Tipo de lección | Tutorial |
| Enfoque | Técnico — Aprendizaje profundo |
| Tema | Redes neuronales |
Keywords
Redes neuronales convolucionales, Redes transformadoras,Visión informática,
Objetivos de aprendizaje
- Implementación y capacitación de una CNN y un Transformer para un problema de visión por computadora desde cero
- Comparando el rendimiento de los dos modelos
Preparación prevista
Eventos de aprendizaje que se completarán antes
Obligatorio para los estudiantes
Opcional para estudiantes
Ninguno.
Referencias y antecedentes para estudiantes
Ninguno.
Recomendado para profesores
Ninguno.
Material didáctico
Instrucciones para profesores
Aquí el objetivo es mostrar los pasos de implementación de la red transformadora para imágenes. También implementamos una CNN básica con un número similar de parámetros entrenables, por lo que podemos comparar el rendimiento de la CNN con el modelo ViT.
Esquema
| Duración (min) | Descripción |
|---|---|
| 15 | Entrenamiento de una simple red neuronal convolucional |
| 35 | Entrenamiento de una red neuronal de transformador de visión (ViT) |
| 10 | Comparación del rendimiento de los dos enfoques diferentes |
Reconocimientos
El programa de maestría en IA centrada en el ser humano fue cofinanciado por el Mecanismo «Conectar Europa» de la Unión Europea en virtud de la subvención «CEF-TC-2020-1 Digital Skills 2020-EU-IA-0068».