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Introducción al aprendizaje profundo con PyTorch

Aprende el poder del deep learning en PyTorch. Crea tu primera red neuronal y ajusta hiperparámetros.

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Descripción del curso

Introducción al Aprendizaje Profundo con PyTorch

El aprendizaje profundo está en todas partes: en las cámaras de los smartphones, en los asistentes de voz y en los coches autoconducidos. Incluso ha ayudado a descubrir estructuras de proteínas y a vencer a los humanos en el juego del Go. En este curso, descubrirás esta potente tecnología y aprenderás a aprovecharla utilizando PyTorch, una de las bibliotecas de aprendizaje profundo más populares.

Entrena tu primera red neuronal

En primer lugar, este curso aborda la diferencia entre el aprendizaje profundo y el machine learning "clásico" e introducirá las redes neuronales. Aprenderás el proceso de entrenamiento de una red neuronal y a escribir un bucle de entrenamiento. Para ello, crearás funciones de pérdida para problemas de regresión y clasificación y aprovecharás PyTorch para calcular sus derivadas.

Evalúa y mejora tu modelo

En la segunda mitad de este curso, conocerás los distintos hiperparámetros que puedes ajustar para mejorar tu modelo. Tras conocer los distintos componentes de una red neuronal, podrás crear arquitecturas más grandes y complejas. Para medir el rendimiento de tus modelos, utilizarás TorchMetrics, una biblioteca de PyTorch para la evaluación de modelos. Al final de este curso, serás capaz de aprovechar PyTorch para resolver problemas de clasificación y regresión sobre datos tabulares y de imágenes utilizando el aprendizaje profundo.
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Aprendizaje profundo en Python

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Desarrollar grandes modelos lingüísticos

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Fundamentos del machine learning con Python

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  1. 1

    Introducción a PyTorch, una biblioteca de aprendizaje profundo

    Gratuito

    Coches que se conducen solos, smartphones, motores de búsqueda... El aprendizaje profundo está ahora en todas partes. Antes de empezar a construir modelos complejos, se familiarizará con PyTorch, un marco de aprendizaje profundo. Aprenderás a manipular tensores, crear estructuras de datos en PyTorch y construir tu primera red neuronal en PyTorch.

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    Introducción al aprendizaje profundo con PyTorch
    50 xp
    Aprendizaje automático frente a aprendizaje profundo
    100 xp
    Creación de tensores y acceso a los atributos
    100 xp
    Creación de tensores a partir de matrices NumPy
    100 xp
    Crear nuestra primera red neuronal
    50 xp
    Su primera red neuronal
    100 xp
    Apilamiento de capas lineales
    100 xp
    Descubrir las funciones de activación
    50 xp
    ¡Active su comprensión!
    50 xp
    Las funciones sigmoidea y softmax
    100 xp
  2. 2

    Entrenamiento de nuestra primera red neuronal con PyTorch

    Para entrenar una red neuronal en PyTorch, primero tendrás que entender el trabajo de una función de pérdida. Entonces te darás cuenta de que entrenar una red requiere minimizar esa función de pérdida, lo que se hace calculando gradientes. Aprenderás a utilizar estos gradientes para actualizar los parámetros de tu modelo y, por último, escribirás tu primer bucle de entrenamiento.

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  3. 3

    Arquitectura de redes neuronales e hiperparámetros

    Los hiperparámetros son parámetros, a menudo elegidos por el usuario, que controlan el entrenamiento del modelo. El tipo de función de activación, el número de capas del modelo y la tasa de aprendizaje son hiperparámetros del entrenamiento de redes neuronales. Juntos descubriremos los hiperparámetros más críticos de una red neuronal y cómo modificarlos.

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  4. 4

    Evaluación y mejora de los modelos

    Entrenar un modelo de aprendizaje profundo es un arte, y para asegurarnos de que nuestro modelo está entrenado correctamente, necesitamos hacer un seguimiento de ciertas métricas durante el entrenamiento, como la pérdida o la precisión. Aprenderemos a calcular estas métricas y a reducir el sobreajuste utilizando como ejemplo un conjunto de datos de imágenes.

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Colaboradores

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Amy Peterson
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James Chapman
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George Boorman

Audio Grabado Por

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Maham Khan
Maham Khan HeadshotMaham Khan

Senior Data Scientist, YouView TV

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