Curso
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4.2
Desarrollo de IA
Introducción a Deep Learning con PyTorch
Esta formación ofrece una introducción exhaustiva al Deep Learning, cubriendo desde los fundamentos teóricos hasta la implementación práctica en PyTorch. Aprenderemos sobre la historia y aplicaciones del Deep Learning, conceptos matemáticos esenciales, desarrollo de redes neuronales para regresión y clasificación, y cómo entrenar y validar modelos. La formación culmina con un proyecto práctico de entrenamiento utilizando un dataset específico.
La metodología y plataforma de formación que se adapta al tamaño y ritmo de tu empresa.
Curso impartido por
Contenido de la formación
9 Secciones · 35 Lecciones ·
4 h. y 23 min.
en total
Introducción
Fundamentos del Deep Learning
Introducción a PyTorch
Redes Neuronales Lineales para regresión
Redes Neuronales Lineares para clasificación
Fundamentos de Redes Neuronales
Implementación en PyTorch
Proyecto Práctico: Predicción de precios de viviendas con Deep Learning
Conclusiones
Habilidades que obtendrás
- Introducción y diferenciación de PyTorch frente a otros frameworks.
- Crear las bases para una de las habilidades más buscadas en el mercado laboral actual.
- Aplicar lo aprendido y ganar experiencia práctica .
Requisitos mínimos
Conocimientos básicos de programación, preferiblemente en Python, familiaridad con los conceptos fundamentales de Machine Learning, comprensión básica de matemáticas, incluyendo álgebra lineal, cálculo y estadística.
Valoración de nuestros alumnos
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4.5
Preguntas frecuentes
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