Curso paso a paso de PyTorch: tensores, redes neuronales, CNN, datasets y modelos reales con ayuda de Claude IA
Sub Category
- Data Science
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Objectives
- Instalar y configurar PyTorch correctamente para trabajar en proyectos reales de Deep Learning desde cero.
- Comprender qué es PyTorch y cómo se utiliza en el desarrollo de modelos de aprendizaje profundo.
- Crear y manipular tensores básicos y especiales en PyTorch de forma práctica y controlada.
- Aplicar indexación y slicing en tensores para acceder y modificar datos eficientemente.
- Redimensionar tensores correctamente para adaptarlos a redes neuronales y modelos reales.
- Construir capas lineales en PyTorch y entender su rol dentro de una red neuronal.
- Utilizar funciones de activación no lineales como ReLU, Sigmoid y Tanh en modelos reales.
- Optimizar modelos usando funciones de pérdida y algoritmos de optimización en PyTorch.
- Implementar Cross Entropy Loss en ejemplos prácticos de clasificación.
- Validar modelos usando métricas adecuadas para medir su rendimiento correctamente.
- Analizar resultados y mejorar modelos a partir de métricas y validación iterativa.
- Comprender cómo funcionan las CNNs y aplicarlas en problemas básicos de Computer Vision.
- Calcularás métricas de evaluación clave
- Implementarás técnicas de validación robustas
- Ejecutarás un ejemplo completo con IA
- Entenderás las Redes Neuronales Convolucionales
- Trabajar con feature maps y filtros para interpretar el funcionamiento interno de las CNNs.
- Crear y gestionar Datasets y DataLoaders personalizados en PyTorch.
- Aplicar transformaciones de datos para preparar información antes del entrenamiento.
- Guardar y cargar modelos entrenados para reutilizarlos en otros proyectos.
- Crear un modelo completo desde cero: datos, entrenamiento, evaluación y mejora continua.
- Utilizar Claude IA como apoyo para razonar, depurar errores y mejorar tus modelos.
Pre Requisites
- No se requieren conocimientos previos de Deep Learning ni de PyTorch.
- Conocimientos básicos de programación en Python (variables, funciones y estructuras simples).
- Un ordenador con Windows, macOS o Linux.
- Ganas de aprender y practicar, ya que el curso incluye tareas y ejercicios prácticos.
- Conexión a internet para instalar PyTorch y utilizar Claude IA como apoyo durante el aprendizaje.
FAQ
- Q. How long do I have access to the course materials?
- A. You can view and review the lecture materials indefinitely, like an on-demand channel.
- Q. Can I take my courses with me wherever I go?
- A. Definitely! If you have an internet connection, courses on Udemy are available on any device at any time. If you don't have an internet connection, some instructors also let their students download course lectures. That's up to the instructor though, so make sure you get on their good side!
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