Después de hacer estos cursos, me siento seguro creando visualizaciones y cuadros de mando profesionales
Shoebur RahmanEspecialista en adquisiciones, Giz Bangladesh
Descripción del curso
Fundamentos de la IA escalable
Este curso te lleva a través de los fundamentos de la IA escalable. Comenzarás aprendiendo cómo PyTorch Lightning optimiza el ciclo de vida del desarrollo de modelos al reducir el código repetitivo. A través de ejemplos guiados, verás cómo dividir redes neuronales complejas en componentes reutilizables, lo que te permitirá mantener la calidad del código incluso a medida que tus proyectos crecen en alcance.Técnicas avanzadas de optimización
También dominarás técnicas de optimización, como optimizadores adaptativos, poda de modelos y cuantificación. Verás de primera mano cómo pequeños cambios en la estrategia de formación pueden producir importantes mejoras en velocidad y precisión, y aprenderás a optimizar tus bucles de formación para eliminar los cuellos de botella.Implementación lista para la producción
Al finalizar el curso, habrás adquirido las habilidades necesarias para llevar un prototipo hasta la fase de producción y dispondrás de un portafolio de soluciones de IA modulares, optimizadas y desplegables, listas para afrontar los retos del mundo real.Requisitos previos
Programa de formación
Esquema del curso
1
Creación de modelos escalables con PyTorch Lightning
En este capítulo, exploraremos cómo PyTorch Lightning simplifica el desarrollo y la implementación de modelos de IA escalables. Comenzando con los conceptos básicos, repasaremos la estructura central de un proyecto PyTorch Lightning, incluidos componentes esenciales como LightningModule y Trainer, para sentar unas bases sólidas para soluciones de IA más avanzadas.
- Introducción a PyTorch Lightning50 XP
- Presentamos el LightningModule100 XP
- Ejecutar Lightning Trainer100 XP
- Definición de modelos con LightningModule50 XP
- Uso del LightningModule50 XP
- Dominar el método init100 XP
- Perfeccionamiento del método hacia delante100 XP
- Implementación de la lógica de formación50 XP
- Implementación de la etapa de capacitación100 XP
- Configuración del optimizador100 XP
- Formación y evaluación100 XP
2
Técnicas avanzadas en PyTorch Lightning
En este capítulo profundizaremos en PyTorch Lightning para gestionar datos de forma eficiente y perfeccionar el entrenamiento de modelos. Aprenderemos a crear flujos de trabajo de datos modulares y reutilizables con LightningDataModule, a evaluar tus modelos con precisión mediante la validación y las pruebas, y a mejorar los procesos de formación utilizando Lightning Callbacks para automatizar la mejora de los modelos y evitar el sobreajuste.
3
Optimización de modelos para la escalabilidad
Aprende a preparar modelos de aprendizaje profundo para su implementación en el mundo real haciéndolos más ágiles y rápidos. En este capítulo se presentan técnicas como la cuantificación dinámica, la poda y la conversión a TorchScript, que te ayudarán a reducir el tamaño y la latencia del modelo sin sacrificar la precisión.
Modelos de IA escalables con PyTorch Lightning
Curso
completado
