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Máster Especialista de Deep Learning en Python con PyTorch.Redes Neuronales Profundas con PyTorch: Diseño, Implementación y Evaluación de Modelos Neuronales desde 0 a experto.Instructor: PhD. Manuel Castillo-CaraRequisitos previos: Se recomienda tener conocimientos sobre Machine Learning. Se recomienda realizar previamente siguiente curso de Udemy:Machine Learning con Python. Aprendizaje Automático Avanzado - Aprendizaje Automático Scikit-Learn en Python. Modelos Predictivos. Data Science. De básico a Experto.Descripción del Curso:Bienvenido al curso de Deep Learning con Python y PyTorch. En este curso exploraremos a fondo la librería PyTorch de Python para Deep Learning, aprendiendo cómo utilizarla para desarrollar y evaluar modelos de Deep Learning avanzados. Nuestro objetivo es proporcionarte las técnicas, el código y las habilidades necesarias para que puedas aplicar el Deep Learning en tus propios proyectos innovadores.PyTorch se ha convertido en una de las herramientas más potentes y flexibles en el campo del aprendizaje profundo. A diferencia de otras librerías, PyTorch ofrece un enfoque dinámico y intuitivo para la construcción de redes neuronales, permitiéndote definir y modificar tus modelos con gran facilidad.En este curso, nos centraremos en el desarrollo práctico de modelos de Deep Learning utilizando PyTorch. Comenzaremos con los fundamentos y avanzaremos hacia técnicas más sofisticadas, permitiéndote construir una base sólida que podrás expandir en el futuro según tus necesidades y proyectos específicos.Hemos elegido PyTorch como nuestra plataforma principal debido a su capacidad para desarrollar rápidamente modelos de Deep Learning potentes y eficientes. PyTorch combina la potencia de la computación GPU con una API intuitiva, lo que nos permitirá concentrarnos en la lógica de nuestros modelos en lugar de preocuparnos por los detalles de bajo nivel.A lo largo del curso, aprenderás:Cómo utilizar tensores en PyTorch para manipular datos eficientementeTécnicas de construcción y entrenamiento de redes neuronales profundasImplementación de arquitecturas avanzadas como CNNs y RNNsOptimización y ajuste fino de modelos para mejorar su rendimientoTécnicas de transferencia de aprendizaje y cómo aplicarlas en PyTorchCómo desplegar tus modelos en entornos de producciónEste curso está diseñado para personas con conocimientos previos en Machine Learning y programación en Python. Si ya tienes experiencia con conceptos básicos de aprendizaje automático y estás listo para sumergirte en el fascinante mundo del Deep Learning, este curso te proporcionará las herramientas y conocimientos necesarios para destacar en este campo en constante evolución.Prepárate para un viaje emocionante en el mundo del Deep Learning con PyTorch, donde transformarás tus ideas en modelos poderosos y aplicaciones innovadoras.Contenidos del Curso:MÓDULO I. Fundamentos de Deep Learning.Conceptos básicos de Deep Learning.Jupyter Notebook como nuestro entorno de trabajo.Google Colab como nuestro entorno de trabajo.Curso rápido de Python, TensorFlow, PyTorch y Theano.MÓDULO II. Redes Neuronales profundas.Curso sobre Multilayer PerceptronDesarrollar nuestra primera red neuronal con PyTorch.Evaluar el rendimiento de los modelos.Utilice modelos de PyTorch con Scikit-Learn para Machine Learning.Proyecto: Problema de clasificación multiclase.Proyecto: Problema de clasificación binaria.Proyecto: Problema de regresión.MODULO III. Redes Neuronales profundas - Conceptos avanzados.Guardar modelos para hacer predicciones.Mantener puntos de control en el entrenamiento de los modelos.Funciones de activación.Funciones de pérdida.Optimización de hiperparámetrosComprender el comportamiento del modelo durante el entrenamiento trazando el historial.Reducir el sobreajuste con la regularización Dropout.Optimizar el rendimiento con una planificación basada en la tasa de aprendizaje.MÓDULO IV. Redes Neuronales Convolucionales.Curso intensivo en redes neuronales convolucionales.Optimizar el rendimiento del modelo con Data Augmentation.Desarrollar modelos CNN complejos.Analizar como son los mapas de caracteristas en la opreación convolución.MÓDULO V. Redes Neuronales Recurrentes.Curso intensivo en redes neuronales recurrentes.Modelos de perceptrones multicapa para problemas de series de tiempo.Modelos LSTM para problemas de series temporales.Comprensión del estado en modelos LSTM para predicción de secuencias.Modelos LSTM en Procesamiento de Lenguaje NaturalProyecto: Generación de texto.Actividad virtualSesiones de videoconferenciasAnálisis de casosForos de discusiónTrabajos parciales de los módulosExamen tipo testLecturas comentadas yBúsquedas de información científica.Procedimiento de la formación:La formación te permitirá convertirte en un experto en la materia, y todo ello desde una formación principalmente práctica. A través de variadas actividades y proyectos completos podrás adquirir los conocimientos suficientes para ejercer profesionalmente de forma solvente. Además conocerás en detalle mi flujo de trabajo a la hora de afrontar un proyecto profesional. Para la realización de este curso no vas a necesitar el equipo informático más potente del mercado, ya que el software empleado durante formación online se encuentra perfectamente optimizado y su uso es muy fluido en todo tipo de equipos, tanto en PC como en Mac.El aprendizaje será un proceso continuo donde los estudiantes tienen la oportunidad de ir trabajando con el editor de texto practicando lo expuesto en la parte de teoría.Puedes elegir ver todas las lecciones de forma secuencial (lineal) y aprovecharlas al máximo la formación. Pero también puedes decidir ver este curso como una guía de referencia. Las clases están claramente organizadas en secciones lógicas y puedes decidir visualizar solo las clases que te resulten más importantes según tus necesidades formativas. A excepción de las lecciones PRO, la mayoría de las lecciones son independientes para que puedas comprender los conceptos de cada lección sin tener que ver las lecciones anteriores del curso. Es excepcional el aumento en la demanda de profesionales en este ámbito por parte de las empresas de todo el mundo actualmente. Para desarrollar el programa formativo propuesto no ser requieren grandes conocimientos previos, ya que la formación se acomete desde un nivel de usuario 0. El curso está orientado a aquellos creativos que quieran ampliar sus skills (habilidades) y conocer múltiples trucos, consejos, recursos y recomendaciones, de la mano del instructor Dr. Manuel Castillo-Cara. Además todas las formaciones de Udemy disponen acceso automático al curso, sin limitación de tiempo, disponibilidad 24/7 (24 horas al día los 7 días de la semana), sin caducidad y con garantía de devolución.Características del Curso:Recuerda que esta formación incluye lecciones en vídeo fullHD con audio de estudio (compatible con TV, PC, Mac, tablet y smartphone), artículos didácticos, actividades, proyectos paso a paso, recursos descargables, links de interés, acceso de por vida, certificado de finalización, tutorización online, y una exclusiva comunidad de aprendizaje privada que nos ayudamos aportando nuestras experiencias en el foro de comunicación del curso. ¿A qué esperas?, este curso es ideal para ti, atrévete a convertirte en un experto. Adelante, nos vemos dentro de la formación.

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