Sábado 10:00–13:00

Taller: Introducción a deep learning con Python: El despertar de la fuerza (1ra parte)

Celia Cintas

Audience level:
Intermedia

Descripción

En este taller veremos una gentil introducción al mundo de deep learning desde Python con la ayuda de Lasagne, Numpy, Pandas y OpenCV de la mano de nuestras naves favoritas de Star Wars. En este tutorial caminaremos por el pipeline, comenzando desde la adquisición de datos, su preparación, construcción de ConvNets, entrenamiento y evaluación, con el fin de clasificar distintos tipos de naves!

Resumen

Deep learning permite que modelos computacionales compuestos por varias capas de procesamiento puedan aprender representaciones sobre datos con múltiples niveles de abstracción y, mediante esto, descubrir representaciones precisas en grandes volúmenes de datos de forma autónoma. Particularmente, Convolutional Neural Networks (ConvNets) constituyen el estado del arte de varios problemas de visión computacional, dado su gran desempeño de clasificación en grandes volúmenes de imágenes. Su gran performance está basada en cuatro ideas basales: conexiones locales, pesos compartidos, pooling y el uso de varias capas. En este taller veremos una gentil introducción al mundo de deep learning (específicamente ConvNets) desde Python con la ayuda de librerías como Lasagne, NumPy, Pandas y OpenCV de la mano de nuestras naves favoritas de la franquicia Star Wars. En este tutorial caminaremos por el pipeline comenzando desde la adquisición de los datos, su preparación, construcción de ConvNets, su entrenamiento y evaluación, con el fin ulterior de poder clasificar distintos tipos de naves de Star Wars!!!

Para este taller contaremos con miniaturas de las naves en la sala para que los participantes las utilicen como prueba y fuente de datos de sus clasificadores! En el tutorial mostraremos cómo clasificar las naves k-wing, lambda shuttle y millennium falcon. Pero también llevaremos un x-wing, TIE fighter y TIE phantom para que los participantes construyan sus propios clasificadores.

<h6>Estructura de Taller</h6>
  • Introducción a taller & LinuxChixAr
  • Instalación de paquetes a usar!
  • Conceptos básicos de NumPy, manejo de arreglos y matrices, creación, cambios de forma y operaciones.
  • Conceptos básicos de Pandas, creación y manipulación de dataframes.
  • Conceptos básicos de Matplotlib.
  • Un poco de OpenCV para preprocesamiento de nuestras imágenes.
  • Qué es deep learning? y ConvNets? (Conceptos básicos)
  • Entrenamiento supervisado (acondicionamiento de datos y sus etiquetas)
  • Una extendida introducción al mundo de Lasagne!
    • Cómo construir nuestra red?
    • Qué tipos de capas tenemos?
    • Qué son todos estos parámetros?!
    • Cómo se crean?? Armando nuestra primera red con lasagne!
    • Creando la red para clasificar entre tres naves distintas (k-wing, lambda shuttle y millennium falcon)
    • Entrenamiento de Redes y entendiendo sus resultados.
    • Visualización y métricas. Cómo saber que tan bien está clasificando nuestra red?

En las última hora del taller acompañaremos a los participantes a grabar videos sobre otras miniaturas y tratar de construir su propio clasificador con ayuda de los expositores!

Slides

Video