Resumen
En este curso integral, te embarcarás en un viaje a través de los elementos fundamentales y los conceptos clave de PyTorch, uno de los marcos de aprendizaje profundo más populares. Comenzando con una visión detallada y la configuración del sistema, serás guiado en la instalación y configuración de tu entorno para asegurar una experiencia de aprendizaje fluida.
El curso luego transita a los fundamentos del aprendizaje automático y la inteligencia artificial, preparando el terreno para temas más avanzados. A medida que te adentras más, explorarás las complejidades del aprendizaje profundo, incluyendo el rendimiento del modelo, funciones de activación y pérdida, y técnicas de optimización. Cada módulo se construye sobre el anterior, aumentando gradualmente en complejidad.
Aprenderás a construir redes neuronales desde cero, comprendiendo cada componente desde la preparación de datos hasta el proceso de retropropagación. Este enfoque práctico asegura que no solo comprendas los conceptos teóricos, sino que también adquieras habilidades prácticas en la construcción y entrenamiento de tus modelos.
El curso culmina en una mirada detallada a la modelización específica de PyTorch. Trabajarás en ejercicios del mundo real, como la implementación de regresión lineal y ajuste de hiperparámetros, utilizando las poderosas características de PyTorch. Al final, estarás bien equipado para abordar problemas complejos de aprendizaje profundo, confiado en tu capacidad para utilizar PyTorch de manera efectiva en tus proyectos de IA y aprendizaje automático.
Este curso es ideal para profesionales de la tecnología, científicos de datos y entusiastas de la IA que buscan dominar PyTorch para el aprendizaje profundo. Los requisitos previos incluyen experiencia previa en Python y una comprensión básica de los conceptos de aprendizaje automático.
Universidad: University
Proveedor: Coursera
Categorías: Cursos de Inteligencia Artificial, Cursos de Aprendizaje Automático, Cursos de Aprendizaje Profundo, Cursos de Redes Neuronales, Cursos de Regresión Lineal, Cursos de PyTorch, Cursos de Ajuste de Hiperparámetros
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