8 mejores cursos y libros para dominar PyTorch en 2 meses

Inteligencia Artificial, Aprendizaje Automático y Aprendizaje Profundo se han convertido en palabras de moda últimamente.

Parte de la razón es la llegada de herramientas apasionantes como ChatGPT, Midjourney y DALL-E que funcionan con Inteligencia Artificial. Dado lo poderosa y capaz que es la IA, las empresas de software están buscando ingenieros de IA cualificados que les ayuden a construir software habilitado para IA para el futuro.

PyTorch es una habilidad que cualquier ingeniero de aprendizaje profundo debería tener como parte de su currículum. Este curso le introducirá en lo que es PyTorch y le indicará la dirección de los mejores recursos de aprendizaje.

¿Qué es PyTorch?

PyTorch es una popular biblioteca de aprendizaje automático que se utiliza con el lenguaje de programación Python. PyTorch facilita a los desarrolladores la construcción y el entrenamiento de modelos de aprendizaje automático de forma rápida y sencilla.

Fue desarrollado por Meta basándose en la biblioteca Torch original hecha para el lenguaje de programación Lua. PyTorch es de uso gratuito y de código abierto. Como resultado, es una opción popular entre los desarrolladores para construir aplicaciones de aprendizaje profundo.

¿Por qué utilizar PyTorch?

• PyTorch es gratuito y de código abierto, y cuenta con el apoyo de una gran comunidad. Está respaldado por Meta y se encuentra bajo la Fundación Linux de software.
• PyTorch es fácil de usar ya que tiene una interfaz similar a NumPy. Esto hace que sea fácil empezar si ya conoce NumPy.
• Es rápido. PyTorch soporta la ejecución de operaciones en una GPU utilizando el SDK Nvidia CUDA.
• Tiene un gran ecosistema. Debido a su popularidad, PyTorch cuenta con un gran número de recursos para aprender a ayudarle. En la siguiente sección, verá nuestra lista de los mejores que puede utilizar.

Cursos en línea sobre PyTorch

PyTorch para el Aprendizaje Profundo en 2023: De cero a la maestría

Este curso de Udemy pretende llevarle de ser un desarrollador de Python a un completo ingeniero de Aprendizaje Profundo con 49 horas de contenido en vídeo y 7 artículos. Este curso es probablemente el más completo que encontrará sobre PyTorch que le preparará para el trabajo.

Comenzará cubriendo los aspectos básicos de PyTorch, como qué es un tensor y qué se puede conseguir con él. Después, aprenderá el flujo de trabajo general de la construcción de modelos de redes neuronales en Pytorch antes de construir y entrenar modelos para problemas de clasificación y visión por ordenador.

También aprenderá a utilizar conjuntos de datos personalizados, lo que hará como ingeniero de aprendizaje profundo construyendo sistemas de producción. Este curso también le enseñará algunas tareas a nivel de producción, como transferir el aprendizaje de modelos existentes, comparar el rendimiento de diferentes modelos, leer e implementar modelos a partir de artículos de investigación y desplegar sus modelos.

Para sacar el máximo provecho de este curso, antes de comenzar debe conocer Python. Además, se recomienda tener conocimientos de Aprendizaje Automático, aunque no es obligatorio.

Una comprensión profunda del aprendizaje profundo

Este curso de Aprendizaje Profundo de Udemy está muy bien valorado y cuenta con muchos inscritos. Esto se debe en parte a que tiene menos requisitos previos. En su lugar, se le enseñará todo lo que necesita para entender PyTorch y el aprendizaje profundo desde cero.

Este curso comienza dándole una visión general de alto nivel del aprendizaje profundo y cómo se basa en conceptos de la biología mediante el uso de redes neuronales artificiales. Antes de entrar en más detalles, se le enseñarán las matemáticas que subyacen y soportan el aprendizaje profundo, como vectores, matrices y cálculo multivariable.

Para prepararle aún más, aprenderá Python y Numpy. Este curso también cubre los diferentes tipos de redes con los que se trabajará. Entre ellas se incluyen las redes neuronales convolucionales, las redes generativas adversarias, las redes neuronales recurrentes y las redes feed-forward.

Aprenderá a implementarlas en PyTorch. Como ya se ha mencionado, este curso no requiere conocimientos previos antes de empezar.

PyTorch: Aprendizaje Profundo e Inteligencia Artificial

PyTorch: Aprendizaje Profundo e Inteligencia Artificial le enseñará el Aprendizaje Profundo en general, con especial énfasis en PyTorch. Mucho de lo que aprenderá será en el contexto de PyTorch.

El curso comienza introduciéndole en los fundamentos del aprendizaje automático, como la regresión, la clasificación lineal y lo que significa que un modelo aprenda. A continuación, aprenderá las arquitecturas de red más populares, como las redes neuronales Feed-forward, las redes neuronales convolucionales y las redes neuronales recurrentes.

Además, aprenderá a construir sistemas de Procesamiento del Lenguaje Natural y de Recomendación. También aprenderá Visión por Computador, Redes Generativas Adversariales y Aprendizaje por Refuerzo. Antes de empezar este curso, debería conocer Python y Numpy. También es recomendable que conozca las derivadas y la probabilidad.

Fundamentos de PyTorch

Este curso de PyTorch, ofrecido por Microsoft Learn, es un tutorial interactivo escrito en estilo Notebook para enseñarle PyTorch. Incluye ejemplos de código que puede editar y ejecutar para asegurarse de que entiende lo que hace cada línea.

Cubre los aspectos básicos de PyTorch, desde el concepto de Tensores, cómo crearlos y por qué son útiles en PyTorch. Aprenderá a implementar un modelo de aprendizaje automático y a entrenarlo.

Después, aprenderá el proceso completo de creación de modelos antes de especializarse en la creación de aplicaciones de Visión por Computador, Procesamiento del Lenguaje Natural y Clasificación de Audio. Los únicos requisitos de este curso son conocimientos de Python, cuadernos Jupyter y aprendizaje automático básico. Lo mejor de este curso es que es gratuito, y obtendrá potencia de cálculo gratuita para ejecutar sus ejercicios en la nube de Microsoft.

Aprendizaje profundo con PyTorch

Este curso de Datacamp es uno de los más comprensibles y bien hechos sobre aprendizaje profundo. Se compone de vídeos para introducir los conceptos de forma intuitiva y ejercicios interactivos para ayudarle a practicar y solidificar los conceptos.

El curso comienza introduciéndole en PyTorch comparándolo y contrastándolo con Numpy. Como resultado, la familiaridad con Numpy ayuda, y se requieren conocimientos de Python.

A continuación, el curso le enseñará a utilizar PyTorch para construir redes neuronales artificiales. También aprenderá a construir y utilizar Redes Neuronales Convolucionales. Además de conocer Python, también deberá saber Aprendizaje supervisado con Python.

Libros sobre PyTorch

Aprendizaje profundo para programadores con Fastai y PyTorch

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	Aprendizaje profundo para programadores con Fastai y PyTorch: Aplicaciones de IA sin un doctorado		$38.49	Comprar en Amazon

Este libro pretende simplificar el aprendizaje profundo haciéndolo más accesible. Demuestra que el aprendizaje automático puede ser accesible y comprensible para cualquier persona con conocimientos de Python y un poco de matemáticas. Esto se consigue con Fastai, una biblioteca que simplifica el aprendizaje automático proporcionando componentes de alto nivel para tareas comunes de aprendizaje automático.

El libro le enseña a entrenar modelos para tareas de visión por ordenador, procesamiento del lenguaje natural y datos tabulares. También aprenderá a mejorar la velocidad y el rendimiento de los modelos de aprendizaje profundo aprendiendo cómo funcionan. El libro no cubre Python, por lo que necesitará conocerlo de antemano.

Referencia de bolsillo de PyTorch

Este libro sirve como referencia concisa para aprender PyTorch. Está pensado para que ingenieros de aprendizaje automático, investigadores y desarrolladores de software de todos los niveles de habilidad y experiencia encuentren información útil sobre la biblioteca PyTorch.

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	Referencia de bolsillo de PyTorch: Building and Deploying Deep Learning Models		$16.69	Comprar en Amazon

Lo cubre todo, desde la sintaxis básica de PyTorch hasta la optimización de su entrenamiento. Aprenderá a crear modelos, ejecutarlos en una GPU o TPU para mejorar la velocidad e implementarlos en producción utilizando AWS, Google Cloud o Microsoft Azure.

Programación de PyTorch para el aprendizaje profundo

Programming PyTorch for Deep Learning es un libro que cubre que le enseña PyTorch desde cero. Siguiendo este libro, aprenderá a configurar PyTorch para el desarrollo en la nube y a aplicar los conceptos del aprendizaje profundo a la construcción de modelos para sonido, texto e imágenes.

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	Programación de PyTorch para Aprendizaje Profundo: Creación y despliegue de aplicaciones de aprendizaje profundo		$33.49	Comprar en Amazon

Construirá clasificadores de lenguaje natural basados en Wikipedia y utilizará PyTorch Audio para clasificar datos de audio. También aprenderá a desplegar modelos a producción utilizando Docker.

Conclusión

En este artículo, hemos discutido lo que es PyTorch, por qué es tan grande, y los mejores recursos a utilizar para aprender. PyTorch es una biblioteca increíblemente útil para conocer como ingeniero de aprendizaje automático. Con ella, puede construir potentes sistemas inteligentes que van desde la visión por ordenador hasta el procesamiento del lenguaje natural. Esperamos que este artículo le haya ayudado a conocer PyTorch.