Redes Neuronales y Deep Learning
40 horasIntermedio7 módulos
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Programa
Va de la intuición visual a la implementación: gradientes y álgebra lineal aplicada, una red neuronal escrita desde cero sin framework, la misma red reescrita en PyTorch con autograd y GPU, y la disciplina de evaluación y experimentación. Los dos módulos de área agregan CNNs — compartido con Visión por Computadora — y regularización/normalización.
Módulos de la formación
Los mismos objetos del plan de estudios completo. Un módulo abierto desde cualquier formación que lo contenga es el mismo módulo, con el mismo programa y el mismo estado.
| Código | Módulo | Contenido | Práctica | Estado | Precio |
|---|---|---|---|---|---|
| DL-101 | Intuición visual de las redes neuronales | Contenido detallado aún no escrito | — | Programa publicado | |
| CORE-201 | Matemática esencial II | Gradientes, optimización, álgebra lineal aplicada | Descenso de gradiente desde cero en NumPy | Programa publicado | R$ 180US$ 60MX$ 750precio estimado0 de 1 módulo publicado |
| CORE-202 | Redes neuronales desde cero | Perceptrón, backpropagation, funciones de activación | Implementar una red neuronal sin framework | Programa publicado | R$ 180US$ 60MX$ 750precio estimado0 de 1 módulo publicado |
| CORE-203 | PyTorch en la práctica | Tensores, autograd, loops de entrenamiento, GPU | Reescribir la red del CORE-202 en PyTorch | Programa publicado | R$ 180US$ 60MX$ 750precio estimado0 de 1 módulo publicado |
| CORE-204 | Evaluación y experimentación | Overfitting, validación cruzada, tracking (W&B/MLflow) | Ejecutar y comparar 10 experimentos | Programa publicado | R$ 180US$ 60MX$ 750precio estimado0 de 1 módulo publicado |
| DL-201 | CNNs (compartido con Visión por Computadora) | Contenido detallado aún no escrito | — | Programa publicado | |
| DL-203 | Regularización y normalización | Contenido detallado aún no escrito | — | Programa publicado |
- DL-101Programa publicado
Intuición visual de las redes neuronales
Contenido detallado aún no escrito
- CORE-201Programa publicado
Matemática esencial II
- Contenido
- Gradientes, optimización, álgebra lineal aplicada
- Práctica
- Descenso de gradiente desde cero en NumPy
R$ 180US$ 60MX$ 750precio estimado0 de 1 módulo publicado
- CORE-202Programa publicado
Redes neuronales desde cero
- Contenido
- Perceptrón, backpropagation, funciones de activación
- Práctica
- Implementar una red neuronal sin framework
R$ 180US$ 60MX$ 750precio estimado0 de 1 módulo publicado
- CORE-203Programa publicado
PyTorch en la práctica
- Contenido
- Tensores, autograd, loops de entrenamiento, GPU
- Práctica
- Reescribir la red del CORE-202 en PyTorch
R$ 180US$ 60MX$ 750precio estimado0 de 1 módulo publicado
- CORE-204Programa publicado
Evaluación y experimentación
- Contenido
- Overfitting, validación cruzada, tracking (W&B/MLflow)
- Práctica
- Ejecutar y comparar 10 experimentos
R$ 180US$ 60MX$ 750precio estimado0 de 1 módulo publicado
- DL-201Programa publicado
CNNs (compartido con Visión por Computadora)
Contenido detallado aún no escrito
- DL-203Programa publicado
Regularización y normalización
Contenido detallado aún no escrito
No todo cabe en 40 horas. El estado del arte, el entrenamiento distribuido, la interpretabilidad, el edge y los cinco proyectos integradores existen solo dentro de las rutas completas: Rutas