El aprendizaje profundo es un tema que cada vez adquiere mayor relevancia en el campo de la inteligencia artificial (IA).
Siendo una subcategoría del aprendizaje automático, el aprendizaje profundo trata del uso de redes neuronales para mejorar cosas tales como el reconocimiento de voz, la visión por ordenador y el procesamiento del lenguaje natural. Rápidamente se está convirtiendo en uno de los campos más solicitados en informática.
En los últimos años, el aprendizaje profundo ha ayudado a lograr avances en áreas tan diversas como la percepción de objetos, la traducción automática y el reconocimiento de voz (todas ellas áreas especialmente complejas para los investigadores en IA).
Aprendizaje profundo con PyTorch para principiantes – Parte 1
Conceptos básicos de PyTorch y regresión lineal
¿Para quién es este curso?
- Desarrolladores principiantes de Python curiosos sobre Deep Learning y PyTorch
Requisitos
- Álgebra lineal básica (multiplicación de matrices)
- Programación básica de Python
- Cálculo básico (derivadas)
Lo que aprenderás
- Introducción al aprendizaje automático y al aprendizaje profundo
- Conceptos básicos de PyTorch: tensores y degradadosRegresión lineal con PyTorch
- Trabajar con datos de imagen en PyTorch
- Clasificación de imágenes mediante redes neuronales convolucionales
- Redes residuales, técnicas de aumento y regularización de datos
- Redes publicitarias generativas
Este curso se encuentra disponible de manera gratuita sin necesidad de ningún cupón, a través de la opción “GRATIS”.
Te recomendamos primero leer las diferencias entre un curso gratis y uno de pago para evitar malentendidos:
Cursos gratuitos
- Contenido de vídeo en línea
Cursos de pago
- Contenido de vídeo en línea
- Certificado de finalización
- Preguntas y respuestas de los instructores
- Mensaje directo para el instructor
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