Dominando PyTorch: Desde los Fundamentos hasta Técnicas Avanzadas de Deep Learning con 100% de descuento

El curso "Dominando PyTorch: Desde los Fundamentos hasta Técnicas Avanzadas de Deep Learning" es un viaje completo de aprendizaje diseñado tanto para principiantes como para profesionales que buscan sobresalir en inteligencia artificial y aprendizaje profundo. Comenzando con los fundamentos de PyTorch, este curso cubre temas esenciales como las operaciones con tensores, diferenciación automática y la construcción de redes neuronales desde cero. Los estudiantes obtendrán una comprensión profunda de cómo funciona el gráfico de computación dinámica de PyTorch, lo que les permitirá crear modelos de manera flexible y resolver problemas de forma eficiente.

A medida que el curso avanza, los estudiantes explorarán temas avanzados, como arquitecturas complejas de redes neuronales, incluidos CNNs, RNNs y Transformers. También se abordarán técnicas como el aprendizaje por transferencia, capas personalizadas, funciones de pérdida y optimización de modelos. Los estudiantes tendrán la oportunidad de construir proyectos reales, como clasificadores de imágenes, analizadores de sentimientos basados en NLP y aplicaciones potenciadas por GANs.

El curso pone un énfasis especial en la implementación práctica, ofreciendo ejercicios paso a paso, desafíos de codificación y proyectos que refuerzan los conceptos clave. Además, los estudiantes aprenderán técnicas de vanguardia como entrenamiento distribuido, despliegue en la nube e integración con bibliotecas populares.

Al final del curso, los estudiantes serán competentes en diseñar, construir y desplegar modelos de IA utilizando PyTorch. También estarán capacitados para contribuir en proyectos de código abierto y seguir una carrera como ingenieros de IA, científicos de datos o investigadores en aprendizaje automático en el creciente campo del aprendizaje profundo.

Lo que aprenderás:

• Entender los fundamentos de PyTorch, incluyendo tensores y grafos de cómputo.
• Construir y entrenar redes neuronales utilizando el módulo nn.Module de PyTorch.
• Preprocesar y cargar conjuntos de datos con DataLoaders y conjuntos de datos personalizados.
• Implementar arquitecturas avanzadas como CNNs, RNNs y Transformers.
• Realizar aprendizaje por transferencia y ajustar modelos preentrenados.
• Optimizar modelos mediante ajuste de hiperparámetros y regularización.
• Desplegar modelos entrenados usando TorchScript y servicios en la nube.
• Depurar y solucionar problemas de modelos de deep learning de manera efectiva.
• Desarrollar capas, funciones de pérdida y modelos personalizados.
• Colaborar con la comunidad de PyTorch y contribuir a proyectos de código abierto.

Contenido del curso

• 5 secciones
• 18 clases
• 2 h 42 m de duración total

Requisitos:

• Habilidades básicas en informática: Familiaridad con el uso de un ordenador e instalación de software.
• Programación en Python: Conocimientos básicos de Python (variables, funciones, bucles).
• Matemáticas: Entendimiento de conceptos básicos de álgebra, álgebra lineal y cálculo (vectores, matrices, derivadas).
• Conceptos básicos de Machine Learning (opcional): Tener nociones de conceptos de ML, como modelos, entrenamiento y evaluación, es útil pero no obligatorio.
• Entusiasmo por aprender: Ganas de aprender a través de proyectos prácticos y experimentos.

¿Para quién es este curso?

• Principiantes en IA/ML: Aquellos sin experiencia previa en aprendizaje profundo, pero con ganas de aprender PyTorch desde cero.
• Entusiastas de la Ciencia de Datos: Aspirantes a científicos de datos que buscan agregar PyTorch a su conjunto de herramientas de aprendizaje automático.
• Desarrolladores e Ingenieros: Desarrolladores de software que desean hacer la transición hacia roles de inteligencia artificial y aprendizaje profundo.
• Investigadores y Académicos: Personas interesadas en explorar investigaciones avanzadas en aprendizaje automático utilizando PyTorch.
• Cambio de carrera: Profesionales que están haciendo la transición hacia carreras relacionadas con la inteligencia artificial.

¿Qué esperas para comenzar?

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