Muy buenas clases, no es fácil coger todo lo del curso al 100%, pero nos reta a estudiar para dominar el tema
Aprender conceptos iniciales de Deep Learning
¿Qué es el Deep Learning?
¿Qué son las redes neuronales artificiales?
¿Por qué el Deep Learning ahora?
Pytorch y los diferentes frameworks de Deep Learning
Setup en Google Colab
Entender la API de Pytorch
¿Qué son los tensores?
Tensores y datasets
Capas de una red neuronal en Pytorch
Crear una red neuronal en Pytorch
¿Cómo cargar datos en Pytorch?
¿Cómo entrenar una red en Pytorch?
Loop de entrenamiento de la red neuronal
Entrenar Redes Neuronales Profundas
Ciclo de trabajo para el Deep Learning
Espacio de modelos
Función de perdida
Método de optimización: SGD y Backpropagation
Autograd y métodos de optimización
¿Cómo evaluar la performance de la red neuronal?
Regularización de redes neuronales profundas
Implementando la Regularización
Optimización de hiperparametros
Transfer learning
Construir nuestro propio modelo
Presentación del problema
Definiendo la red generativa que construiremos: CycleGAN
Creando la red generadora convolucional
Creando el decoder de la red generadora
Construyendo las redes discriminativas
Preparando el entrenamiento
Instanciando redes, perdidas
Instanciando optimizadores y schedulers
Calculando las pérdidas
Entrenando
Cómo visualizar y debugear el entrenamiento
Cómo utilizar tu modelo una vez entrenado
Cómo utilizar una GPU personal con Google Cloud
Llegar más lejos
¿Por qué el Deep Learning es más poderoso que el Machine Learning Tradicional?
Para ir más lejos
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¿Por qué aprender Deep Learning?
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Que curso mas satisfactorio, complicado pero se entiende. Ahora toca repasar un monton XD
Un curso bastante denso, bastantes conceptos, creo que repetiré este curso en un tiempo. y genial que haya dejado más formas de seguir aprendiendo! Buena explicación de conceptos, aunque un poco enredado a la hora de hacer código Jajaja. Excelente profesor!
Un buen curso de Deep Learning, ahora a poner lo en práctica!
En el examen del curso se muestra el numero total de preguntas a realizar (37). Sin embargo, solo 36 preguntas son hechas. Esto también se puede ver a la hora de mostrar los resultados, pues solo aparecen 36.
Esto se ve reflejado en la calificación pues es imposible obtener una calificación de 10 ya que la pregunta 37th nunca es hecha, pero si que se tiene en cuenta a la hora de la calificación.
La maxima calificación posible es 9.73 (36/37).
Echarle un vistazo.
Gracias.
Después de ver los cursos más recientes sobre DL en Platzi, llego a la conclusión de que este curso necesita un remake. Dejándole toda la parte teórica a previos cursos y la parte aplicada en Pytorch. El proyecto de curso con GAN es muy interesante pero incompleto en su ejecución.
Viva Chile
Este curso es muy bueno, debe permanecer dentro de la ruta de la carrera de Inteligencia Artificial.
Gracias!!!
Gran curso y el profesor conoce mucho! Gracias!
Agregaría comunidades de Reddit
Excelente curso, si bien es complicado y el entrenamiento de la red demora varios días, al final vale la pena ver los resultados.
¡Gracias!
Genial muchas información
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