Curso: Aprendizaje Geométrico Profundo. Aplicaciones de la geometría diferencial al deep learning

Se enseñará toda la programación necesaria.

Prerrequisito: Geometría Diferencial.

Informes: Dr. Pablo Suárez Serrato,    pablo@im.unam.mx

Resumen:
Por medio de técnicas actuales de inteligencia artificial, usando varias arquitecturas de redes neuronales, estudiaremos los problemas de similitud de gráficas y de identificación de objetos y variedades. Usaremos conceptos de geometría diferencial para definir transformaciones que identifican estos diversos espacios, así como sus análogos discretos. Estas ideas se usan hoy en día en visión computacional y animación en 3D, en análisis de redes sociales y tecnológicas, y en la manipulación de imágenes digitales. Realizaremos proyectos como, analizar la red de Ecobici en la Ciudad de México, crear un clasificador de imágenes de cuarteaduras de muros basado en fotos digitales de compilamos en los sismos del año pasado, analizar las propiedades geométricas de convergencia en el desempeño de redes neuronales usando nociones de curvatura discreta. No es necesario saber programar, aprenderán los herramientas que usaremos a lo largo del curso.