Introducción
El objetivo de este laboratorio es brindar al estudiante HDSP las herramientas base para el desarrollo de algoritmos de aprendizaje profundo (Deep Learning en inglés) que le permitan solucionar distintas tareas de visión por computadora como detección y clasificación de objetos, así como tambien resolver problemas inversos como la recuperación o reconstrucción de imágenes espectrales comprimidas. El laboratorio estará dividio en 4 secciones donde el estudiante deberá resolver y/o ejecutar los respectivos ejercicios y responder preguntas o analizar los resultados obtenidos al final de cada sección.
Desarrollo de los Laboratorios
Todos los laboratorios de Deep Learning serán entregados al estudiante HDSP en formato notebook de Python a través de la plataforma de Google Colaboratory. La principal razón para realizar los laboratorios en este formato es que Google Colaboratory, o simplemente Colab, permite ejecutar y programar en Python directamente desde el navegador. De esta manera se facilita la configuración de un entorno para Deep Learning y el accesso gratuito a GPUs para ejecutar los algoritmos desarrollados.
Antes de iniciar cada laboratorio, el estudiante debe dar click en el boton
lo cual abrirá el notebook, correspondiente al laboratorio, directamente en Colab. Luego, para poder editar y ejecutar
el código, el estudiante debe copiar el notebook en su Google Drive. Para esto, debe tener abierto el notebook en
Colab y luego dar click en el boton
Una vez completado el anterior procedimiento, el estudiante debe seguir la guía proporcionada donde se abordarán temas desde un nivel básico hasta un nivel intermedio. Al final de cada guía el estudiante deberá responder preguntas y/o resolver ejercicios. Un vez completado los ejercicios, el estudiante deberá compartir el notebook a su tutor y preparar un documento donde se resuma lo aprendido y se analicen los resultados obtenidos.