Deep Learning Foundations

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)