Deep Generative Models: from Theory to Practice

The Master of Science in Signal Theory and Communications (MSTC)-Signal Processing and Mchine Learning for Big Datais a multi-disciplinary programme designed to provide graduate students with the knowledge and skills on fast evolvieng AI technologies and applications.

MSTC AI Master Program

Deep Generative Models: from their Math Fundamentals to  their practical applications, Paint, Write and Compose

<h2>Deep Generative Models: Teaching Machines to Paint, Write and Compose</h2><h2><em>From Theory to Practice</em></h2><h3><em>Master Programme: Signal Processing and Machine Learning for Big Data</em></h3><h3>ETSI Telecomunicación - UPM</h3><p>This will be a two-day Seminar on Deep Generative Models</p><p>Day 1: (May 5th, 2021, from 17:00 to 20:00)</p><p> <strong>Prof. Santiago Zazo</strong> (ETSIT.UPM) will present the mathematical fundamentals of Deep Generative Models (DGM). We will address a proper definition involving three main aspects: modelling, inference / learning and generation. Boltzmann machines, normalizing flows, Variational Autoencoders (VAEs) and Generative Adversarial Networks (GANs) will be introduced.</p><p>Day 2: (May 19th, 2021, from 15:00 to 18:00)</p><p> <strong>Prof. Juan Parras</strong> (ETSIT.UPM) will present some practical examples (using Google Colab). We will introduce three illustrative examples: CycleGAN for painting, basic LSTM for writting generation and the  attention mechanism for MIDI music composition.</p><p></p><p>This open seminar will be in English, and sessions will be on-line using Ms Teams</p><p><a href="https://teams.microsoft.com/l/meetup-join/19%3a0a97a51f67aa49aea673b9f73f8017c5%40thread.tacv2/1619087242735?context=%7b%22Tid%22%3a%226afea85d-c323-4270-b69d-a4fb3927c254%22%2c%22Oid%22%3a%22de4d43d1-17bf-4221-acd4-ecb005de0667%22%7d" target="_blank" data-msys-clicktrack="0" rel="nofollow noopener noreferrer">Day 1: link to Microsoft Teams</a></p><p></p>

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