¿Qué es el Deep Learning?
Curso de Deep Learning con Pytorch
Deep Learning es una de las ramas de la Inteligencia Artificial que te permite entrenar modelos que puedan tomar decisiones basadas en datos. Con el Curso de Deep Learning con Pytorch de Platzi aprenderás a crear, implementar y entrenar tu propio modelo de aprendizaje profundo.
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
Aprender conceptos iniciales de Deep Learning
Entender la API de Pytorch
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
Bonus
¡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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