Este conjunto de Jupyters forma parte de las prácticas de laboratorio de la Universitat de València, Escola Técnica Superior d’Enginyeria del 4ª curso del Grado Ciencia de Datos. Estas prácticas han sido impartidas por el profesor Valero Laparra Perez-Muelas y realizadas por la alumna Elena Marrero Castellano.
Las prácticas de laboratorio permiten asentar los conocimientos estudiados en teoría mediante la implementación de modelos y la resolución práctica de problemas académicos y reales. Se realizan cuatro prácticas de laboratorio. Las prácticas de la asignatura y subidas al repositorio de GitHub son:
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Parte 1 - Convolutional Neural Network and Transfer Learning (CNN & TL)
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Parte 2 - Autoencoders (AE)
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Parte 3 - Generative adversarial network (GAN)
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Parte 4 - Recurrent Neural Networks (RNN)
Todas las prácticas se distribuyen de la misma manera:
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Para comenzar un prelaboratorio el cual nos permite entender de manera previa, conceptos importantes para la realización de la práctica. Por ejemplo, definiciones de conceptos.
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A continuación, un laboratorio. Con este apartado comprendemos a base de ejemplos los conceptos básicos.
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Para evaluar los conceptos aprendidos se propone la realización de ejercicios.
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Finalmente, como complemento de la práctica, se añaden algunos ejercicios extras para completar el aprendizaje.
Para mantener un orden para las prácticas, estas se ordenan en carpetas. Estas carpetas están clasificadas en el mismo orden que la dinámica de las prácticas:
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Carpeta Práctica (pre-laboratorio + laboratorio), contiene la información de la práctica con los ejercicios sin resolver. Es una plantilla para que cualquiera que quiera realizar este proyecto tenga la posibilidad de realizarlo sin soluciones. De esta manera puede disfrutar del proceso.
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Carpeta Ejercicios (ejercicios), en este apartado tenemos la solución de los ejercicios propuestos en el laboratorio
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Carpeta Extras (ejercicios extra)
En algunos casos se incluye una carpeta adicional llamada Carpeta mejor modelo y explicación. La cual se ha intentado mejorar el modelo propuesto.
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