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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.


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Curso impartido por

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Alejandro Magdalena Niño

Experto en Data Science

Contenido de la formación

9 Secciones · 35 Lecciones · 4 h. y 23 min. en total

Introducción

2 min.

Fundamentos del Deep Learning

23 min.

Introducción a PyTorch

55 min.

Redes Neuronales Lineales para regresión

28 min.

Redes Neuronales Lineares para clasificación

29 min.

Fundamentos de Redes Neuronales

1 h. y 1 min.

Implementación en PyTorch

43 min.

Proyecto Práctico: Predicción de precios de viviendas con Deep Learning

16 min.

Conclusiones

2 min.

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

5
2 valoraciones
  • 5
  • 4
  • 3
  • 2
  • 1

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