Máster en Deep Learning UPM | Universidad Politécnica de Madrid | Curso 2024-25
Este repositorio contiene el material para el curso Deep Learning para series temporales (DLTEMP), del Máster en Deep Learning UPM por la Universidad Politécnica de Madrid (Curso 2024-25).
nbs: Contiene cuadernos Jupyter con ejemplos prácticos sobre algoritmos enseñados en el curso.exercises: Incluye cuadernos Jupyter con ejercicios semanales.slides: Contiene las diapositivas del curso.
| Parte | Título | Contenido | Diapositivas | Jupyter Notebook |
|---|---|---|---|---|
| I | Introducción | ¿De qué trata este curso? ¿Qué son las series temporales y para qué se usan? | Diapositivas | Notebook - Ejercicios - Notebook - Sesion guiada |
| II | Preprocesamiento y Análisis | Preprocesamiento de series temporales y análisis exploratorio básico. | Diapositivas | Notebook - Ejercicios - Notebook - Sesión guiada - Notebook - Ejemplo de Transformada de Fourier |
| III | Predicción | Estimación de lo que puede ocurrir en el futuro utilizando Deep Learning. | Diapositivas | - Notebook - Ejercicios - Notebook - Sesión guiada - Notebook - Ejemplo Cedasticidad, ARIMA, ETS, BIC, AIC |
| IV | Aprendizaje supervisado | Técnicas de ML de aprendizaje supervisado. | ||
| V | Otras Tareas de Deep Learning | Exploración de otros posibles usos de Deep Learning en series temporales. |
This repository contains the material for the course "Deep Learning para series temporales" (DLTEMP) of the Master in Deep Learning UPM by Polytechnic University of Madrid (Course 2024-25).
nbs: Contains Jupyter Notebooks with practical examples of algorithms taught in the course.exercises: Includes Jupyter Notebooks with weekly assignments.slides: Contains the course slides.
| Part | Title | Content | Slides | Jupyter Notebook |
|---|---|---|---|---|
| I | Introduction | What is this course about? What are time series and what are they used for? | Slides | Notebook - Exercises - Notebook - Guided lesson |
| II | Preprocessing and Analysis | Preprocessing time series and making basic exploratory data analysis. | Slides | Notebook - Exercises - Notebook - Guided lesson - Notebook - Example Fourier Transform |
| III | Forecasting | Estimating what can happen in the future using Deep Learning. | Slides | - Notebook - Exercises - Notebook - Guided lesson - Notebook - Example Cedasticity, ARIMA, ETS, BIC, AIC |
| IV | Supervised Learning | Supervised ML techniques | ||
| V | Other Deep Learning tasks | Exploring other possible uses of Deep Learning in time series. |