Fundamentos de aprendizaje profundo y redes neuronales

Este curso proporciona una introducción estructurada a los conceptos fundamentales, la intuición matemática y el diseño práctico de modelos, y proporciona una base sólida para el aprendizaje profundo. Explorará cómo las arquitecturas neuronales aprenden patrones a partir de datos complejos, realizan predicciones y se adaptan a tareas realistas. Qué aprenderá: Comprenda la terminología básica de aprendizaje automático, las funciones de activación y las estructuras de capas. Desarrolle redes neuronales convolucionales para patrones visuales y arquitecturas recurrentes para datos secuenciales. Aplique prácticas modernas de aprendizaje profundo con PyTorch para crear y evaluar modelos. Comprenda los fundamentos de los transformadores modernos y los principios de incrustación de vectores. El curso comienza con definiciones fundamentales antes de avanzar a través de ejercicios prácticos escritos y un proyecto final. Este programa está diseñado para principiantes con conocimientos básicos de programación que buscan ingresar a la inteligencia artificial.