Las redes neuronales artificiales son el corazón de los sistemas de inteligencia artificial más avanzados. Inspirado en las redes neuronales biológicas, este campo permite entrenar modelos informáticos para que aprendan de grandes conjuntos de datos, emulando así la inteligencia humana.
Las posibilidades que esto abre son infinitas: coches autónomos, diagnóstico médico automatizado, asistentes virtuales ultra realistas. Estamos viviendo una auténtica revolución.
Y una de las bibliotecas para desarrollar estos modelos es PyTorch. Por su facilidad de uso, flexibilidad y gran comunidad de usuarios, se ha convertido en una herramienta indispensable para los científicos de datos.
Aprende a dominar PyTorch con el curso de IBM en Coursera
IBM tiene lanzar un curso profesional sobre redes neuronales profundas con PyTorch que promete convertirte en un experto en esta tecnología.
A lo largo de 10 módulos y casi 32 horas de contenido, el instructor Joseph Santarcangelo te guiará paso a paso en la construcción de modelos de deep learning de la mano de PyTorch.
Empezarás con los fundamentos como tensores, regresión lineal y logística. Luego profundizarás en conceptos clave como redes neuronales, CNNs, aprendizaje por transferencia y mucho más. Y lo mejor es que podrás poner todo en práctica en laboratorios hands-on, donde experimentarás directamente con el código.
Contenido del curso:
- Introducción a tensores y conjuntos de datos
- Regresión lineal
- Descenso de gradiente estocástico
- Regresión lineal múltiple
- Regresión logística
- Clasificadores Softmax
- Redes neuronales poco profundas
- Redes neuronales profundas
- Redes neuronales convolucionales
- Transfer learning
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