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Recopilatorio de notas que he desarrollado para el curso de Modelos Generativos Profundos en la Universidad de Chile durante los semestres que lo he dictado.

I

Parte I

Introducción

Semana 1
Introducción

Introducción a los modelos generativos profundos

Panorama de los seis paradigmas generativos modernos (autorregresivos, GANs, VAEs, basados en score, flujos y difusión), su orden histórico y un repaso autocontenido de probabilidades y redes neuronales.

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Semana 2
Introducción

Redes bayesianas y paradigmas generativos modernos

Redes bayesianas (mixturas, Naïve Bayes, cadenas de Markov, HMMs) como lenguaje común para los paradigmas generativos. Modelos condicionales, variable latente, estimación MAP y máxima verosimilitud.

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II

Parte II

Modelos autorregresivos

Semana 3
Modelos autorregresivos

Modelos autorregresivos y arquitectura GPT

Modelos de lenguaje autorregresivos: tokenización, RNNs y heurísticas de generación. Construcción paso a paso de un GPT con self-attention enmascarado, atención multicabezal y bloques Transformer.

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Semana 4No disponible aún
Modelos autorregresivos

Arquitecturas neuronales tipo Transformer

Este capítulo aún no está publicado.

Semana 5No disponible aún
Modelos autorregresivos

LLMs y agentes

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III

Parte III

Redes generativas adversarias

Semana 6No disponible aún
Redes generativas adversarias

GANs y arquitecturas neuronales para imágenes

Este capítulo aún no está publicado.

Semana 7No disponible aún
Redes generativas adversarias

Transferencia de estilo y transporte óptimo

Este capítulo aún no está publicado.

IV

Parte IV

Autoencoders variacionales

Semana 8No disponible aún
Autoencoders variacionales

Autoencoders variacionales

Este capítulo aún no está publicado.

Semana 9No disponible aún
Autoencoders variacionales

Manipulación de imágenes y propiedades de los VAEs

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V

Parte V

Flujos normalizantes

Semana 10No disponible aún
Flujos normalizantes

Flujos normalizantes

Este capítulo aún no está publicado.

VI

Parte VI

Modelos basados en score

Semana 11No disponible aún
Modelos basados en score

Modelos basados en score

Este capítulo aún no está publicado.

VII

Parte VII

Modelos de difusión

Semana 12No disponible aún
Modelos de difusión

Modelos de difusión

Este capítulo aún no está publicado.

Semana 13No disponible aún
Modelos de difusión

DMs condicionales y adaptadores

Este capítulo aún no está publicado.

VIII

Parte VIII

Modelos a tiempo continuo

Semana 14No disponible aún
Modelos a tiempo continuo

Flow matching y flujos rectificantes

Este capítulo aún no está publicado.

Semana 15No disponible aún
Modelos a tiempo continuo

Modelos de difusión a tiempo continuo

Este capítulo aún no está publicado.