Contenido del programa
Qué dominarás.
Objetivo de aprendizaje: Entender y construir redes neuronales desde cero y en PyTorch: forward/backprop, arquitecturas CNN/RNN, y las técnicas que hacen que entrenen de verdad.
- Perceptrón, redes feedforward y backprop desde cero (NumPy)
- PyTorch esencial: tensores, autograd, training loop; activaciones e inicialización
- Regularización y optimización: dropout, batch/layer norm, Adam/AdamW, schedulers
- CNNs: convolución, pooling, arquitecturas y transfer learning
- RNN/LSTM/GRU y buenas prácticas de entrenamiento (debugging, overfitting)
Temario semana a semana
- W1Perceptrón, redes feedforward y backprop desde cero (NumPy)
- W2PyTorch esencial: tensores, autograd, training loop; activaciones e inicialización
- W3Regularización y optimización: dropout, batch/layer norm, Adam/AdamW, schedulers
- W4CNNs: convolución, pooling, arquitecturas y transfer learning
- W5RNN/LSTM/GRU y buenas prácticas de entrenamiento (debugging, overfitting)
12
Sesiones en vivo
36
Horas totales
19 Abr
Inicio · 2027
USD $3,600 + TAX
Inversión
