Full Stack AI Engineer 2026: Domina Deep Learning II — Curso en inglés | ¡Accede Gratis!

Este curso combina teoría y práctica para que avances de ser un curioso del aprendizaje profundo a pensar y trabajar como un ingeniero de Deep Learning. Aprenderás los conceptos clave de las redes neuronales —neuronas artificiales, propagación hacia adelante, funciones de activación y funciones de pérdida— con explicaciones visuales y demostraciones basadas en código.

El enfoque es eminentemente práctico: entrenarás redes con PyTorch, dominarás descenso por gradiente, retropropagación, selección de optimizadores y ajuste de la tasa de aprendizaje. También verás por qué fallan los modelos y cómo aplicar técnicas de regularización (L1/L2, dropout, batch norm) para mejorar la generalización. Al final, desarrollarás buenas prácticas de ingeniería: guardado y versión de modelos, reproducibilidad de experimentos y depuración en entornos productivos.

Lo que aprenderás:

• Construir modelos de deep learning desde cero con PyTorch y una sólida base de ingeniería
• Entender y aplicar redes neuronales, retropropagación y técnicas de optimización de forma efectiva
• Entrenar, evaluar y mejorar modelos usando regularización y técnicas para mejorar la generalización

Contenido del curso:

• Secciones: 9
• Clases: 45
• Duración: 6h 6m en total

Requisitos:

• Capacidad para construir CNNs y modelos de secuencia para tareas reales de visión y series temporales
• Aplicar redes convolucionales y modelos de secuencia para resolver problemas de imágenes y series temporales de extremo a extremo

¿Para quién es este curso?

• Ingenieros de machine learning que quieren profundizar su comprensión de redes neuronales profundas
• Ingenieros de software en transición a roles de IA y deep learning
• Científicos de datos que buscan construir modelos de deep learning listos para producción
• Estudiantes y graduados preparando entrevistas en IA, ML o deep learning

¿Qué esperas para comenzar?

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