Vídeo de recapitulación

Introducción al aprendizaje profundo con PyTorch

Jasmin Ludolf

Senior Data Science Content Developer, DataCamp

Resumen

Capítulo 1
- Descubrir el aprendizaje profundo
- Crear pequeñas redes neuronales
- Descubrir las capas lineales
Capítulo 2
- Usar funciones de pérdida y activación
- Calcular derivados
- Usar la retropropagación

Capítulo 3
- Entrenar una red neuronal
- Jugar con la tasa de aprendizaje y el impulso
- Y comprender su impacto
Capítulo 4
- Estrategias para mejorar tu modelo
- Reducir el sobreajuste
- Evaluar el rendimiento del modelo

Próximos pasos

Curso
- Aprendizaje profundo intermedio con PyTorch
- IA explicable en Python
Aprende
- Probabilidad y estadística
- Álgebra lineal
- Cálculo

Practica
- Elige un conjunto de datos en Kaggle
- Detección de amenazas a la ciberseguridad mediante aprendizaje profundo
- Entrenar una red neuronal
Crea
- Utiliza el aprendizaje profundo para crear una app

¡Vamos a practicar!

Introducción al aprendizaje profundo con PyTorch

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