Aprendizaje profundo desde cero: Construyendo redes neuronales con PyTorch

¿Alguna vez ha querido comprender realmente lo que sucede dentro de un modelo de aprendizaje profundo en lugar de tratarlo como una caja negra? Para crear aplicaciones de inteligencia artificial confiables, debe comprender las matemáticas y el código fundamentales que impulsan las redes neuronales modernas. Este curso basado en texto lo guía a través del proceso de construcción y entrenamiento de sus propios modelos desde cero, brindándole un conocimiento intuitivo profundo de los algoritmos que impulsa la IA de hoy. Pasará de usar bibliotecas de alto nivel a escribir bucles de entrenamiento básicos y algoritmo de optimización usted mismo. Lo que aprenderá: Comprenda los fundamentos matemáticos de la propagación hacia adelante y la retropropagación; Construya una red neuronal completamente funcional desde 0 usando tensores PyTorch sin procesar; Implemente algoritmes de optimizacion clave como Stochastic Gradient Descent (SGD) desde los primeros principios; Configurar funciones de pérdida y funciones descenso y tensors, luego construir gradualmente hasta una canalización de entrenamientos completa.