El curso le enseñará cómo desarrollar modelos de aprendizaje profundo utilizando Pytorch. El curso comenzará con los tensores de Pytorch y el paquete de diferenciación automática. Luego, cada sección cubrirá diferentes modelos comenzando con fundamentos como la regresión lineal y la regresión logística/softmax. Seguido por las redes neuronales profundas Feedforward, el papel de las diferentes funciones de activación, la normalización y las capas de abandono. Luego se cubrirán las redes neuronales convolucionales y el aprendizaje por transferencia. Finalmente, se cubrirán varios otros métodos de aprendizaje profundo. Resultados del aprendizaje: después de completar este curso, los alumnos podrán: • explicar y aplicar su conocimiento de las redes neuronales profundas y los métodos de aprendizaje automático relacionados • saber cómo usar bibliotecas de Python como PyTorch para aplicaciones de aprendizaje profundo • construir redes neuronales profundas usando PyTorch