Curso de Deep Learning con Pytorch
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11d
23h
03m
34s
Con este curso podrás:
Entrenar redes neuronales profundas
Construir un modelo de Deep Learning
Entender la API de Pytorch
Crear una red neuronal en Pytorch
Conocer los diferentes frameworks de Deep Learning
Temario del curso
- ¿Qué es el Deep Learning?
- ¿Por qué el Deep Learning ahora?
- Pytorch y los diferentes frameworks de Deep Learning
- Setup en Google Colab
- ¿Qué son los tensores?
- ¿Cómo crear una Red Neuronal en Pytorch?
- Tipos de capas de una red neuronal
- ¿Cómo cargar datos en Pytorch
- ¿Cómo entrenar una red en Pytorch?
- Ciclo de trabajo para el Deep Learning
- Espacio de modelos
- Función de perdida
- Método de optimización: SGD y Backpropagation
- Autograd
- Comparación de métodos de optimización
- ¿Cómo evaluar la performance de la red neuronal?
- Regularización de redes neuronales profundas
- Optimización de hiperparametros
- Transfer learning
- Presentación del problema
- Definiendo la red generativa que construiremos: CycleGAN
- Construyendo las redes generativas y discriminativas
- Preparando la optimización
- Calculando la perdida
- Entrenando
- Cómo visualizar y debugear el entrenamiento
- Cómo utilizar tu modelo una vez entrenado
- ¿Por qué el Deep Learning funciona?
- Para ir más lejos
¡Obtén reconocimiento por tu trabajo!
Comparte tus logros con tu familia, amigos, empleadores y la comunidad.
Apenas termines el curso tendrás acceso al diploma digital y cuando finalices la carrera te enviaremos el diploma en papel a tu casa.
Los Profesores
Transferencia de estilo con Deep Learning
Crea un modelo de transferencia de estilo para imágenes usando la red generativa Cycle Gan.
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- Pago con tarjetas de crédito o débito
- Pago en depósito, Paypal y otros métodos
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