Temario y recursos del Curso de Deep Learning con Pytorch
Temario del Curso de Deep Learning con Pytorch
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
Para este curso vas a necesitar
5 Horas de contenido
12 Horas de práctica
Proyecto del curso
Transferencia de estilo con Deep LearningCrea un modelo de transferencia de estilo para imágenes usando la red generativa Cycle Gan
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5 Horas de contenido
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Proyecto del curso
Transferencia de estilo con Deep LearningCrea un modelo de transferencia de estilo para imágenes usando la red generativa Cycle Gan
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
