Introducción al aprendizaje profundo con PyTorch, Keras y TensorFlow

El aprendizaje profundo es la fuerza impulsora detrás de la inteligencia artificial moderna, que impulsa todo, desde la visión por computadora hasta el procesamiento del lenguaje natural.Comprender cómo construir y entrenar redes neuronales es una habilidad esencial para cualquiera que busque ingresar al campo de la IA hoy en día. Este curso basado en texto lo guiará desde principiantes absolutos hasta la construcción de arquitecturas de aprendizaje profundo con confianza.Aprenderá los fundamentos matemáticos y conceptuales básicos de las redes neuronales antes de escribir código Python limpio y moderno para implementarlos en tres marcos estándar de la industria: PyTorch, Keras y TensorFlow. Lo que aprenderás: - Comprender los conceptos básicos de las redes neuronales, incluidas las funciones de activación, retropropagación y funciones de pérdida. - Construya y entrene modelos de aprendizaje profundo usando Keras para prototipos rápidos y abstracción de alto nivel. - Diseñe arquitecturas de redes neuronales flexibles y personalizadas utilizando las potentes API de PyTorch y TensorFlow. - Aplique técnicas modernas de optimización, regularización y ajuste de hiperparámetros para mejorar el rendimiento del modelo. - Explore los modelos de visión por computadora y procesamiento de lenguaje natural, incluidas las redes convolucionales y recurrentes. - Aprenda los flujos de trabajo modernos de aprendizaje profundo, incluido el seguimiento básico de modelos y los fundamentos de las incrustaciones de vectores para sistemas de recuperación. El viaje comienza con la terminología esencial y los principios matemáticos de las redes neuronales, y a partir de ahí, se pasa a explicaciones escritas paso a paso y fragmentos de código que resaltan las fortalezas y la sintaxis únicas de cada marco. Este curso está diseñado para aspirantes a científicos de datos, ingenieros de software y entusiastas de la tecnología que son nuevos en el aprendizaje profundo y desean una introducción completa y agnóstica al marco.Se recomienda familiaridad básica con la programación de Python, pero no se requiere experiencia previa con el aprendizaje automático. Comience a leer hoy para construir sus cimientos en la ingeniería moderna de aprendizaje profundo.