Curso: Redes Neuronales con PyTorch

Aprende a crear y entrenar redes neuronales usando PyTorch y comienza a aplicarlo en proyectos reales.

¿Te interesa crear tus propias redes neuronales para proyectos de inteligencia artificial? Con este curso aprenderás a usar PyTorch, una herramienta clave para construir y entrenar modelos de aprendizaje profundo. Desde los conceptos básicos hasta la implementación de redes neuronales avanzadas, este curso te guiará paso a paso, asegurando que adquieras habilidades prácticas que son altamente demandadas en la industria tecnológica.

¿Qué aprenderás?

Fundamentos y funcionamiento de las redes neuronales. Desarrollo de modelos en PyTorch. Manipulación de datos con Numpy y Pandas. Optimización y ajuste de modelos para evitar errores comunes.

¿Qué aprenderás?

Utilizar PyTorch para construir y entrenar distintos tipos de redes neuronales: multicapa, convolucionales y recurrentes. Aplicar los conocimientos adquiridos en proyectos prácticos, como la predicción de precios de casas, la clasificación de dígitos escritos a mano y la predicción de valores de acciones.

Contiene:

• → 1. Introducción al curso
• → 1.1 - Bienvenida e introducción
• → 1.2 - Frameworks y Librerías para Redes Neuronales
• → 1.3 - Visión General de Proyectos de Redes Neuronales
• → 1.4 - Conceptos de Numpy
• → 1.5 - Introducción a Pandas para Manipulación de Datos
• → 1.6 - EDquiz: Repaso del módulo
• → 2. Conceptos básicos de Redes neuronales Premium
• → 2.1 - Paradigmas de Aprendizaje
• → 2.2 - Modelos y Regresiones
• → 2.3 - Redes neuronales
• → 2.4 - Descenso del gradiente
• → 2.5 - overfitting y underfitting
• → 2.6 - EDquiz: Repaso del módulo
• → 3. Redes Neuronales Multicapa con PyTorch Premium
• → 3.1 - Uso de Tensores (Colab)
• → 3.2 - Redes Neuronales Básicas con PyTorch (Colab)
• → 3.3 - Redes Multicapa en PyTorch (Colab)
• → 3.4 - Proyecto: Creación de Redes Neuronales para Boston Housing (Colab)
• → 3.5 - EDquiz: Repaso del módulo
• → 4. Redes Neuronales Convolucionales con PyTorch Premium
• → 4.1 - Arquitectura de CNNs
• → 4.2 - Operaciones básicas de CNNs en PyTorch (Colab)
• → 4.3 - Operaciones avanzadas CNNs en PyTorch (Colab)
• → 4.4 - Proyecto: Preparación y definición de la CNN (Colab)
• → 4.5 - Proyecto: Entrenamiento y evaluación de la CNN (Colab)
• → 4.6 - EDquiz: Repaso del módulo
• → 5. Redes Neuronales Recurrentes con PyTorch Premium
• → 5.1 - Introducción a las Redes Neuronales Recurrentes
• → 5.2 - Implementación Básica de RNNs en PyTorch (Colab)
• → 5.3 - RNNs Avanzado en PyTorch (Colab)
• → 5.4 - Proyecto: Preparación de Datos y RNN (Colab)
• → 5.5 - Proyecto: Entrenamiento y evaluación de RNN (Colab)
• → 5.6 - EDquiz: Repaso del módulo

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