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VECANOVA LABSCursos gratis

Especialización · a tu ritmo

Machine learning y deep learning con PyTorch

Entiende y entrena modelos desde cero: del ML clásico a redes profundas con PyTorch.

Para: Desarrolladores y analistas con bases de Python que quieren entender la IA por dentro.

  • 7 cursos
  • ~160 horas
  • Texto interactivo y código
  • Proyecto final revisado

Competencias

Lo que vas a saber hacer

  • Entrenas y validas modelos clásicos con métricas correctas
  • Programas y entrenas redes en PyTorch
  • Aplicas transformers a visión y lenguaje
  • Publicas y monitoreas modelos

Temario

7 cursos

  1. Curso 1

    Python científico: NumPy, SciPy y Matplotlib

    ~15 h · 5 lecciones publicadas

    • · Arreglos y vectorización con NumPy
    • · Gráficos con Matplotlib
    • · Integración, optimización y EDO con SciPy
    • · Cuadernos Jupyter
    Ir al curso →
  2. Curso 2

    Álgebra lineal

    ~35 h · 7 lecciones publicadas

    • · Vectores y producto escalar y vectorial
    • · Matrices y sistemas lineales
    • · Determinantes
    • · Espacios vectoriales
    • · Valores y vectores propios
    • · Diagonalización y modos normales
    Ir al curso →
  3. Curso 3

    Probabilidad

    ~25 h · 6 lecciones publicadas

    • · Espacios de probabilidad y combinatoria
    • · Probabilidad condicional y Bayes
    • · Variables aleatorias y distribuciones
    • · Esperanza, varianza y momentos
    • · Ley de los grandes números y teorema central del límite
    Ir al curso →
  4. Curso 4

    Machine learning clásico

    ~25 h · 5 lecciones publicadas

    • · Regresión y clasificación
    • · Validación y métricas
    • · Árboles y ensambles
    • · scikit-learn
    Ir al curso →
  5. Curso 5

    PyTorch desde cero

    ~20 h · 5 lecciones publicadas

    • · Tensores
    • · Autograd
    • · Entrenamiento y GPU
    • · DataLoaders
    Ir al curso →
  6. Curso 6

    Redes profundas

    ~25 h · 4 lecciones publicadas

    • · Redes convolucionales
    • · Transformers
    • · Visión y lenguaje
    Ir al curso →
  7. Curso 7

    MLOps: modelos en producción

    ~15 h · 5 lecciones publicadas

    • · Registro de modelos
    • · Exportar y servir
    • · Monitorear deriva
    • · Pipelines reproducibles
    Ir al curso →
Proyecto final

Un modelo de visión o lenguaje entrenado en PyTorch, comparado con una línea base y publicado en Hugging Face.

Credencial

Certificado Profesional VECANOVA en Machine Learning y Deep Learning

Incluido, verificable con un enlace público y listo para la sección de licencias y certificaciones de LinkedIn.

Para tu hoja de vida:

Machine learning y deep learning con scikit-learn, PyTorch y Hugging Face (VECANOVA Labs).

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