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InicioArtificial IntelligenceIntroducción al aprendizaje profundo con PyTorch

Introducción al aprendizaje profundo con PyTorch

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Descripción del curso

El aprendizaje profundo está en todas partes, desde las cámaras de los smartphones hasta los asistentes de voz o los coches autoconducidos. En este curso, descubrirás esta potente tecnología y aprenderás a aprovecharla utilizando PyTorch, una de las bibliotecas de aprendizaje profundo más populares. Al final de este curso, serás capaz de aprovechar PyTorch para resolver problemas de clasificación y regresión tanto en datos tabulares como de imágenes utilizando deep learning.
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En las siguientes pistas

Aprendizaje profundo en Python

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Desarrollar grandes modelos lingüísticos

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Machine Learning Fundamentals with 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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George Boorman
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Amy Peterson
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James Chapman

Audio Grabado Por

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Maham Khan
Maham Khan HeadshotMaham Khan

Senior Data Scientist, YouView TV

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