Bootcamp de PyTorch para Aprendizaje Profundo: De Cero a Dominio

¿Qué es PyTorch y por qué vale tu tiempo?

PyTorch es un marco poderoso para el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo, desarrollado en Python.

Con PyTorch, puedes crear nuevos algoritmos de aprendizaje profundo y utilizar redes neuronales avanzadas que impulsan muchas aplicaciones actuales de Inteligencia Artificial (IA).

¡También es extremadamente popular en estos días, lo que significa que hay muchas oportunidades laborales!

Empresas prominentes que utilizan PyTorch incluyen:

• Tesla, que se basa en él para la tecnología de visión por computadora en sus vehículos autónomos
• Meta, utilizándolo para la curación y comprensión de contenido en sus plataformas
• Apple, implementándolo para mejorar las capacidades fotográficas.

¿Y lo más emocionante?

Mucho de la investigación de vanguardia en aprendizaje automático se lleva a cabo utilizando PyTorch, por lo que familiarizarte con él te coloca al frente de este campo en rápida evolución.

¡Aprenderás PyTorch junto a una gran comunidad!

Los exalumnos de Zero To Mastery han conseguido puestos en importantes empresas tecnológicas como Google, Tesla, Amazon, Apple, IBM, Uber, Meta, Shopify y muchas más en los ámbitos de aprendizaje automático y aprendizaje profundo.

Podrías ser el próximo.

Al inscribirte hoy, tendrás acceso a nuestra exclusiva aula comunitaria en línea en vivo, donde te conectarás con miles de compañeros estudiantes, mentores, TAs e instructores.

¿La mejor parte? ¡Serás enseñado PyTorch por un ingeniero de aprendizaje automático experimentado que también es un instructor excepcional!

¿Qué abarca este curso de PyTorch?

Este curso es altamente práctico y orientado a proyectos. Olvídate de mirar la pantalla sin más; dejaremos eso para otros tutoriales y clases.

• Realizar experimentos
• Participar en ejercicios para perfeccionar tus habilidades
• Crear modelos y proyectos reales de aprendizaje profundo que reflejen escenarios de la vida real

Al final, poseerás un conjunto de habilidades sólido para identificar y desarrollar soluciones modernas de aprendizaje profundo que enfrentan las principales empresas tecnológicas.

⚠ ¡Atención! Este curso es extenso. ¡Sin embargo, no te preocupes—Daniel te guiará en cada paso, comenzando desde lo básico!

Lo que aprenderás en este curso de PyTorch:

1. Fundamentos de PyTorch — Comenzamos con lo básico esencial, asegurando que incluso los principiantes puedan seguir.

En aprendizaje automático, los datos se representan como tensores (esencialmente colecciones de números). Dominar la creación de tensores en PyTorch es crucial para desarrollar algoritmos de aprendizaje automático. Profundizaremos en el tipo de dato tensor de PyTorch en esta sección.

2. Proceso de PyTorch — Ahora que has comprendido los fundamentos y creado tensores, ¿qué sigue?

Con el Proceso de PyTorch, aprenderás a hacer la transición de datos a tensores a modelos de redes neuronales entrenados. Estos pasos se volverán familiares a lo largo de tu viaje de aprendizaje con PyTorch.

3. Clasificación de Redes Neuronales en PyTorch — La clasificación sigue siendo un desafío fundamental en el aprendizaje automático.

• ¿Cómo clasificas un objeto?
• ¿Es un correo electrónico spam?
• ¿Es una transacción con tarjeta de crédito fraudulenta?

En esta parte, aprenderás a desarrollar un modelo de clasificación de redes neuronales utilizando PyTorch para ayudar a responder estas preguntas.

4. PyTorch para Visión por Computadora — Las redes neuronales han revolucionado la visión por computadora, y PyTorch es central para muchos de los recientes avances en esta área.

Tesla, por ejemplo, utiliza PyTorch para sus algoritmos de conducción autónoma.

En la sección de PyTorch para Visión por Computadora, crearás una red neuronal de PyTorch que puede identificar patrones en imágenes y categorizarlos en consecuencia.

5. Creando Conjuntos de Datos Personalizados en PyTorch — La verdadera magia del aprendizaje automático radica en descubrir patrones en tus conjuntos de datos únicos. Si bien existen muchos conjuntos de datos preexistentes, ¿cómo incorporas los tuyos en PyTorch?

Esta sección te enseñará a cargar un conjunto de datos de imágenes personalizado para FoodVision Mini, un modelo de visión por computadora capaz de clasificar imágenes de platos como pizza, bistec y sushi (¿te sientes hambriento por aprender ya?).

Desarrollaremos FoodVision Mini a lo largo del curso.

6. Organizándolo Código en PyTorch — PyTorch está diseñado para escribir código de aprendizaje automático en Python.

Hay dos vías principales para crear código de aprendizaje automático en Python:

1. Usar un cuaderno Jupyter/Google Colab (ideal para experimentación)
2. Implementar scripts de Python (excelente para reproducibilidad y modularidad)

En esta sección, aprenderás a convertir las partes más valiosas de tu código de Jupyter/Google Colab en scripts de Python reutilizables, lo cual es una práctica común en el campo.

7. Aprovechando el Aprendizaje por Transferencia en PyTorch — ¿Y si pudieras utilizar el aprendizaje de un modelo para tus desafíos específicos? Eso es exactamente lo que aborda la sección de Aprendizaje por Transferencia.

Descubrirás cómo esta técnica te permite adaptar un modelo preentrenado (entrenado en millones de imágenes) para claridad y mejora de rendimiento en tu propio proyecto de FoodVision Mini, ahorrando tiempo y recursos valiosos.

8. Haciendo Seguimiento de Experimentos en PyTorch — En este punto, ¡empezarás la Parte 1 de nuestro Proyecto Hito!

Después de haber construido varios modelos de PyTorch, podrías preguntarte cómo monitorear cuál da mejor resultado.

Ahí es donde entra en juego el seguimiento de experimentos.

Adherente al lema de ¡experimenta, experimenta, experimenta!, configurarás un sistema para registrar varios resultados de los experimentos de FoodVision Mini y analizarlos para determinar los mejores resultados.

9. Replicando Artículos de Investigación en PyTorch — A medida que el aprendizaje automático crece rápidamente, se publican nuevos artículos de investigación a diario. Comprenderlos exige tiempo y práctica.

Esta sección te capacita para diseccionar y replicar un artículo de investigación de aprendizaje automático utilizando PyTorch.

También progresarás a la Parte 2 de nuestro Proyecto Hito, donde replicarás la innovadora arquitectura de Vision Transformer.

10. Desplegando Modelos en PyTorch — Hasta ahora, tu modelo de FoodVision debería estar funcionando bien. Sin embargo, hasta ahora, solo tú puedes acceder a él.

Entonces, ¿cómo puedes compartir tus modelos de PyTorch con los demás?

Esta sección cubre el despliegue de modelos. En la Parte 3 de tu Proyecto Hito, aprenderás a desplegar tu modelo de FoodVision Mini de mejor rendimiento en la web, permitiendo que otros lo suban y lo prueben con sus propias imágenes de comida.

¿Cuál es la conclusión?

La demanda de aprendizaje automático está en aumento, con el aprendizaje profundo llevando tu comprensión al siguiente nivel. Un número creciente de posiciones laborales busca esta especialización.

Empresas como Tesla, Microsoft, OpenAI, Meta (anteriormente Facebook + Instagram), Airbnb y muchas más dependen de PyTorch.

Este es el bootcamp en línea más extenso disponible para dominar PyTorch y dar inicio a tu viaje como Ingeniero de Aprendizaje Profundo.

Así que, ¿por qué dudar? Mejora tu carrera y aumenta tu potencial de ingresos al dominar PyTorch y agregar aprendizaje profundo a tu conjunto de habilidades 💪.

No tienes nada que perder. Comienza a aprender ahora, y si este curso no cumple con tus expectativas, garantizamos un reembolso del 100% dentro de los 30 días. Sin complicaciones, sin preguntas.