Máster Especialista de Deep Learning en Python con PyTorch

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Datos del curso

Máster Especialista de Deep Learning en Python con PyTorch.

Redes Neuronales Profundas con PyTorch: Diseño, Implementación y Evaluación de Modelos Neuronales desde 0 a experto.

Instructor: PhD. Manuel Castillo.

Calificación: ⭐⭐⭐⭐⭐

Requisitos previos: Antes de realizar el curso se recomienda encarecidamente tener conocimientos sobre Machine Learning. Este es el curso continuación de:

• Machine Learning con Python. Aprendizaje Automático Avanzado.. Aprendizaje Automático Scikit-Learn en Python. Modelos Predictivos. Data Science. De básico a Experto.
• Así mismo, se recomienda realizar el curso de Deep Learning con Python y Keras. Redes Neuronales Avanzado.. Aprendizaje profundo con la librería Keras-Python. Aprende a diseñar y desarrollar redes neuronales de básico a experto.

Descripción del Curso:

Bienvenido al curso de Deep Learning con Python y 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.

Hemos elegido PyTorch como nuestra plataforma principal debido a su capacidad para desarrollar rápidamente modelos de Deep Learning potentes y eficientes. PyTorch combina la potencia de la computación GPU con una API intuitiva, lo que nos permitirá concentrarnos en la lógica de nuestros modelos en lugar de preocuparnos por los detalles de bajo nivel.

A lo largo del curso, aprenderás:

• Cómo utilizar tensores en PyTorch para manipular datos eficientemente
• Técnicas de construcción y entrenamiento de redes neuronales profundas
• Implementación de arquitecturas avanzadas como CNNs y RNNs
• Optimización y ajuste fino de modelos para mejorar su rendimiento
• Técnicas de transferencia de aprendizaje y cómo aplicarlas en PyTorch
• Cómo desplegar tus modelos en entornos de producción

Este curso está diseñado para personas con conocimientos previos en Machine Learning y programación en Python. Si ya tienes experiencia con conceptos básicos de aprendizaje automático y estás listo para sumergirte en el fascinante mundo del Deep Learning, este curso te proporcionará las herramientas y conocimientos necesarios para destacar en este campo en constante evolución.

Prepárate para un viaje emocionante en el mundo del Deep Learning con PyTorch, donde transformarás tus ideas en modelos poderosos y aplicaciones innovadoras.

Contenidos del Curso:

• MÓDULO I. Fundamentos de Deep Learning
  • Conceptos básicos de Deep Learning.
  • Jupyter Notebook como nuestro entorno de trabajo.
  • Google Colab como nuestro entorno de trabajo.
  • Curso rápido de Python, TensorFlow, PyTorch y Theano.
• MÓDULO II. Redes Neuronales profundas
  • Curso sobre Multilayer Perceptron
  • Desarrollar nuestra primera red neuronal con PyTorch.
  • Evaluar el rendimiento de los modelos.
  • Utilice modelos de PyTorch con Scikit-Learn para Machine Learning.
  • Proyecto: Problema de clasificación multiclase.
  • Proyecto: Problema de clasificación binaria.
  • Proyecto: Problema de regresión.
• MÓDULO III. Redes Neuronales profundas - Conceptos avanzados
  • Guardar modelos para hacer predicciones.
  • Mantener puntos de control en el entrenamiento de los modelos.
  • Funciones de activación.
  • Funciones de pérdida.
  • Optimización de hiperparámetros.
  • Comprender el comportamiento del modelo durante el entrenamiento trazando el historial.
  • Reducir el sobreajuste con la regularización Dropout.
  • Optimizar el rendimiento con una planificación basada en la tasa de aprendizaje.
• MÓDULO IV. Redes Neuronales Convolucionales
  • Curso intensivo en redes neuronales convolucionales.
  • Optimizar el rendimiento del modelo con Data Augmentation.
  • Desarrollar modelos CNN complejos.
  • Analizar como son los mapas de caracteristas en la opreación convolución.
• MÓDULO V. Redes Neuronales Recurrentes
  • Curso intensivo en redes neuronales recurrentes.
  • Modelos de perceptrones multicapa para problemas de series de tiempo.
  • Modelos LSTM para problemas de series temporales.
  • Comprensión del estado en modelos LSTM para predicción de secuencias.
  • Modelos LSTM en Procesamiento de Lenguaje Natural
  • Proyecto: Generación de texto.

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