Curso: Deep Learning
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En este curso aprenderás a construir los modelos responsables de los resultados más impresionantes de la IA actual, desde la generación de texto e imágenes hasta el reconocimiento de voz. Implementarás redes neuronales con PyTorch, las entrenarás con GPU y aprenderás a evaluarlas y optimizarlas para que funcionen con datos reales.
Manejas modelos clásicos, pero PyTorch, los tensores y backpropagation son un mundo aparte. Quieres dar el salto al deep learning con una base sólida, no a los tropezones.
Llamas APIs o modelos preentrenados, pero no entiendes qué pasa adentro. Cuando algo falla o rinde mal, no sabes qué ajustar ni por qué.
Apuntas a un rol técnico en IA y sabes que el deep learning es la base de todo lo que vino después. Quieres dominar los fundamentos que sostienen a los modelos de lenguaje e imagen actuales.
Entiendes qué distingue al deep learning del aprendizaje automático tradicional y das tus primeros pasos con PyTorch: manejas tensores (la estructura de datos con la que operan las redes neuronales), dataloaders y autograd.
Construyes tus primeras redes neuronales de una capa: implementas regresión lineal y clasificación usando la función Softmax (la que convierte la salida del modelo en probabilidades).
Construyes y entrenas redes de varias capas, y entiendes backpropagation y autograd, los mecanismos con los que una red profunda ajusta sus pesos para aprender de sus errores.
Diseñas arquitecturas de redes neuronales personalizadas con PyTorch y aceleras el entrenamiento usando GPU con CUDA (la tecnología para entrenar modelos en placas gráficas).
Evalúas el rendimiento real de tus modelos: error de generalización, sobreajuste, sesgo y varianza. Implementas validación cruzada de K-Fold y estrategias de regularización como L2 y Dropout, para que el modelo funcione con datos nuevos y no solo con los de entrenamiento.
Profundizas en los algoritmos de optimización acelerados que hacen que el entrenamiento de tus redes neuronales sea más eficiente y converja más rápido.
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Con Charly Molero
WhatsApp es uno de los canales más atractivos para desplegar asistentes y agentes de inteligencia artificial, pero existen distintas maneras de conectarse: Analizaremos opciones como Baileys, whatsmeow, WAHA, whatsapp-web.js, Evolution API, Twilio y la API oficial de Meta, para entender cuándo conviene utilizar cada una.
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con Sebastián Mesch Henriques · Licenciado en Psicología con orientación a Neurociencias trabajando en Ciencia de Datos e IA. Cursando una Maestría en IA. Coordinador Académico de Humai e investigador adjunto en el área de las Neurociencias Cognitivas Computacionales
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Me gustó mucho el curso de machine learning. Aprendí muchas cosas nuevas y les profesores son excelentes. El curso me pareció muy interesante y me motiva a seguir aprendiendo en el marco de la diplomatura de IA. Es un curso muy intenso y exige mucha dedicación, creo que es una buena opción para introducirse en el área de machine…
Me pareció excelente el contenido, los temas, las formas, la capacidad de todos los profes para explicar cosas complejas de una forma amena y clara, la preocupación permanente pq no queden dudas, el respeto absoluto para cuando alguien tiene dudas o preguntas. Se nota el amplio conocimiento y expertise en la materia. Estoy muy c…
Creo que ofrecen un curso de muy buena calidad. Soy profe e investigador, llevo un tiempo formándome en datos, y de las muchas experiencias que he tenido, definitivamente es la mejor en calidad y cantidad. Creo que sirve mucho la metodología de los videos grabados y después las clases sincrónicas para dudas y ejercicios. El mate…
Proyectos reales desarrollados por estudiantes y docentes en Humai LAB.
Agustín Rodriguez, Ezequiel Sirne, Francisco Covelli
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Ignacio
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