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Introducción

Este notebook está diseñado para familiarizarte con conceptos clave en el uso de modelos preentrenados, transformaciones de datos y ajustes de hiperparámetros en PyTorch. A través de una serie de ejercicios prácticos, trabajarás con la biblioteca torchvision.models para cargar modelos, aplicar técnicas de data augmentation y optimizar el entrenamiento mediante la configuración del learning rate.

Cada ejercicio incluye una pregunta de autocompletar y una evaluación automática para verificar tu solución. Al completarlos, ganarás experiencia en la manipulación de modelos y preparación de datos para el entrenamiento de redes neuronales.

Cualquier duda puedes dejarla en la sección de comentarios.

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