Fundamentos de JAX para aprendizaje profundo y modelos probabilísticos

JAX ofrece una base potente para la computación científica, el aprendizaje profundo y la programación probabilística, lo que permite a los investigadores y desarrolladores acelerar su trabajo. Este curso le proporcionará los conocimientos fundamentales y las habilidades prácticas para usar JAX con confianza para crear y optimizar modelos avanzados de aprendizaje automático, desde redes neuronales hasta sistemas estadísticos complejos. Lo que aprenderás: * Comprender los principios básicos de JAX, incluida la inmutabilidad y las transformaciones funcionales * Aprender a aplicar la diferenciación automática y la compilación Just-In-Time (JIT) para cálculos acelerados * Construir y entrenar redes neuronales utilizando una moderna biblioteca de aprendizaje profundo basada en JAX * Explorar conceptos fundamentales y patrones prácticos para la programación probabilística con JAX * Aplicar JAX para desarrollar modelos de aprendizaje automático personalizados y rutinas de optimización eficientes Este curso comienza con la introducción del paradigma de programación funcional único de JAX y sus características principales, luego progresa a la construcción de modelos de aprendizaje profundo y explora métodos probabilísticos.Aprenderás paso a paso a través de explicaciones claras y ejemplos prácticos de código. Este curso está diseñado para principiantes con conocimientos básicos de Python que están interesados en el aprendizaje automático y quieren aprender JAX.No se requiere experiencia previa con JAX o conceptos avanzados de aprendizaje de máquinas. Comience su viaje con JAX y desbloquee nuevas posibilidades en el aprendizaje automático de alto rendimiento.