Máster Especialista de Deep Learning en Python con PyTorch
Date:
📘 Descripción
Máster Especialista de Deep Learning en Python con PyTorch
En este curso exploraremos a fondo la librería PyTorch de Python para Deep Learning, aprendiendo cómo utilizarla para desarrollar y evaluar modelos de Deep Learning avanzados. Nuestro objetivo es proporcionarte las técnicas, el código y las habilidades necesarias para que puedas aplicar el Deep Learning en tus propios proyectos innovadores.
PyTorch se ha convertido en una de las herramientas más potentes y flexibles en el campo del aprendizaje profundo. A diferencia de otras librerías, PyTorch ofrece un enfoque dinámico y intuitivo para la construcción de redes neuronales, permitiéndote definir y modificar tus modelos con gran facilidad.
En este curso, nos centraremos en el desarrollo práctico de modelos de Deep Learning utilizando PyTorch. Comenzaremos con los fundamentos y avanzaremos hacia técnicas más sofisticadas, permitiéndote construir una base sólida que podrás expandir en el futuro según tus necesidades y proyectos específicos.
🧠 Requisitos Previos
- Recomendable haber cursado:
📚 Contenidos del Curso
- MÓDULO I. Fundamentos de Deep Learning
- Entorno de trabajo (Jupyter, Google Colab)
- Introducción a PyTorch, TensorFlow y Theano
- Fundamentos y primeros pasos con redes
- MÓDULO II. Redes Neuronales Profundas
- Construcción de modelos con PyTorch
- Clasificación multiclase, binaria y regresión
- Integración con Scikit-learn
- MÓDULO III. Conceptos Avanzados
- Guardado y checkpoints de modelos
- Activaciones, funciones de pérdida, regularización
- Dropout, planificación del learning rate
- MÓDULO IV. Redes Convolucionales (CNNs)
- Fundamentos y operación de convolución
- Modelos complejos y data augmentation
- Visualización de feature maps
- MÓDULO V. Redes Recurrentes (RNNs y LSTM)
- Arquitecturas secuenciales
- Modelado de series temporales
- Aplicaciones a Procesamiento de Lenguaje Natural (PLN)
- Proyecto de generación de texto