Curso Avanzado de PyTorch: Técnicas y Aplicaciones de IA
¿Estás listo para llevar tus habilidades en PyTorch al siguiente nivel? Este curso avanzado te permitirá dominar técnicas de vanguardia para crear modelos de IA impresionantes. ¡Explora sus aplicaciones prácticas y lleva tu carrera en IA mucho más lejos!
Con 12 módulos cargados de contenido esencial, aprenderás desde sistemas de recomendación hasta redes neuronales generativas, todo usando PyTorch.
¡Es hora de poner tus conocimientos en PyTorch a prueba y desbloquear todo su potencial!
¿Qué aprenderás en este curso?
- Sistemas de recomendación: Cómo mejorar la calidad de tus recomendaciones con datos reales.
- Autoencoders: Aprende a comprimir datos y reducir su dimensionalidad de manera eficiente.
- Redes Generativas Adversariales (GANs): Crea simulaciones de datos realistas con redes GAN.
- Redes Neuronales de Grafos (GNNs): Analiza y clasifica datos de grafos para obtener predicciones precisas.
- Transformers: Trabaja con arquitecturas avanzadas como Vision Transformers (ViT) para tareas de visión.
- PyTorch Lightning: Optimiza tu desarrollo de modelos con esta herramienta para PyTorch.
- Aprendizaje Semi-supervisado: Combina datos etiquetados y no etiquetados para obtener mejores resultados.
- Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP): Domina los modelos de NLP con aplicaciones como análisis de sentimientos.
- Despliegue de modelos: Aprende a poner en producción tus modelos en la nube y localmente.
Contenido del curso: ¡Explora cada módulo!
| Módulo | Duración | Contenido |
|---|---|---|
| Módulo 1: Sistemas de Recomendación | 1 hora | Teoría y ejercicios prácticos sobre cómo construir y evaluar sistemas de recomendación. |
| Módulo 2: Autoencoders | 23 minutos | Fundamentos y aplicaciones prácticas de los autoencoders. |
| Módulo 3: Redes Generativas Adversariales | 43 minutos | Implementación y aplicaciones de GANs para crear datos realistas. |
| Módulo 4: Redes Neuronales de Grafos | 46 minutos | Clasificación de nodos en grafos mediante redes neuronales. |
| Módulo 5: Transformers | 29 minutos | Aplicación de Transformers a tareas de visión computacional con Vision Transformers (ViT). |
| Módulo 6: PyTorch Lightning | 37 minutos | Introducción a PyTorch Lightning para facilitar el desarrollo y entrenamiento de modelos. |
| Módulo 7: Aprendizaje Semi-supervisado | 42 minutos | Desarrollo de modelos que aprovechan datos etiquetados y no etiquetados. |
| Módulo 8: NLP – Procesamiento de Lenguaje Natural | 2 horas | Explora NLP desde embeddings hasta clasificación zero-shot y modelos preentrenados. |
| Módulo 9: Temas Varios | 1 hora | Arquitecturas avanzadas como ResNet y conceptos de Extreme Learning Machines. |
| Módulo 10: Depuración de Modelos | 14 minutos | Aprende a usar hooks para depurar y optimizar tus modelos. |
| Módulo 11: Despliegue de Modelos | 1 hora | Despliega tus modelos en la nube con herramientas como Flask y Google Cloud. |
| Módulo 12: Conclusión | 1 hora | Recapitulación de lo aprendido y recursos para continuar aprendiendo. |
¿A quién está dirigido este curso?
- Científicos de datos que quieren profundizar en PyTorch.
- Ingenieros de Machine Learning en busca de técnicas avanzadas.
- Investigadores de IA que necesitan nuevas herramientas para proyectos complejos.
- Estudiantes con sólidos conocimientos en PyTorch, Python y Machine Learning.
Requisitos para este curso
- Conocimiento en Python y fundamentos de Machine Learning.
- Experiencia previa trabajando con PyTorch.
- Conocimiento básico de redes neuronales y técnicas de IA.
- ⚡ Estar listo para asumir un reto y aprender de manera práctica.
Lo que dicen los estudiantes del curso ⭐
Calificación: 4.8/5 – Este curso ha sido muy bien recibido por los estudiantes. Con más de 5,000 inscritos, las opiniones son unánimes: ¡es imprescindible para aquellos que buscan profundizar en técnicas avanzadas de PyTorch!
«Es un curso excepcional. Me ha ayudado a mejorar mis habilidades y aplicar técnicas avanzadas en mis proyectos de IA. ¡Altamente recomendado!» – Marta G.
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