Taller - Fundamentos de Deep Learning con Python y PyTorch
ฝัง
- เผยแพร่เมื่อ 16 ต.ค. 2024
- Código:
github.com/JAC...
En este taller presento una revisión rápida de la Historia de Deep Learning e Inteligencia Artificial, así como conceptos básicos para construir un modelo de Red Neuronal. Con estos conceptos, se realiza la implementación de un modelo de Red Neuronal muy sencillo con ayuda de Python y PyTorch. El único prerequisito es tener fundamentos de programación en Python.
Los conceptos abordados en este taller son explicados con mucho mayor detalle en los videos de la serie Fundamentos de Deep Learning con Python y PyTorch.
Finalmente, agradezco enormemente a la Sociedad de Alumnos de Sistemas Computacionales - SASTI - por la invitación para impartir este taller.
Acerca de la serie Fundamentos de Deep Learning con Python y PyTorch:
En esta serie de videos explico qué son las Redes Neuronales (Neural Networks) y qué es Aprendizaje Computacional (Machine Learning) así como Deep Learning. Empezamos con los principios matemáticos fundamentales hasta su implementación en código. Para esto, primero utilizaremos Python y Numpy para entender los principios de programación de Redes Neuronales incluyendo el algoritmo de retropropagación (backpropagation). Con estas bases, presentaremos el framework PyTorch y construiremos modelos más complejos como son Redes Neuronales Convolucionales (Convolutional Neural Networks - CNNs).
About the video series:
In this video series I will explain what Neural Networks are, and how Deep Neural Networks work, from the mathematical principles to their implementation in code. Firstly, we will use pure Python and Numpy to understand the fundamentals including backpropagation for a simple Fully Connected Network, and from there we will build on to Convolutional Neural Networks (CNN) using PyTorch. I will be uploading at least one new video every week until we reach different architectures of CNNs. Then, depending on the response and interest in the series I may cover newer models using Generative Adversarial Networks (GANs), and Recurrent Neural Networks.
Gran video!! Muy bien explicado y el codigo bastante intuitivo. Muchas gracias.
Muy detallista profe...prolijo el codigo , la explicacion un lujo...muchas gracias por este nivel en youtube !! Ayuda mucho para los que somos autodidactas
Muchas gracias Claudia, de verdad aprecio muchísimo tu comentario! Muchos saludos y hasta pronto!
@@PepeCantoralPhD Saludos desde Argentina...!
Llevé un curso de Inteligencia Artificial donde explicaban a detalle y el trabajo de este profesor vaya que mil respetos al compartir su conocimiento y brindar más detalles. Me gusta mucho tu canal, Pepe. No dejes de subir contenido.
De verdad muchas gracias por tu comentario, me motiva para continuar con el proyecto. Espero muy pronto estar publicando nuevo contenido! Muchos saludos amigo!
Apenas voy a la mitad, pero definitivamente toda esta serie de videos y recursos son de gran valor y me han ayudado mucho, gracias por compartir tu conocimiento a la comunidad Pepe
The best in the world 😎
Muchas gracias!
Realmente te felicito!!....muy didáctica la explicación, con la suficiente cantidad de cálculo para profundizarlo.
Muchísimas gracias por tu comentario, me motiva enormemente para continuar con estos videos. Mis mejores deseos en este año que está por empezar, muchos saludos y mucho éxito en todo!
Super buena la explicación...felicitaciones y gracias por compartir conocimiento
Erwin, muchas gracias por tu comentario y apoyo al canal!! De verdad lo aprecio mucho y me motiva para continuar publicando. Muchos saludos y te deseo un excelente año 2022!!!
Muchas gracias Pepe por los videos, son muy instructivos, saludos
Muchas gracias por tu comentario y apoyo al canal, de verdad los aprecio muchísimo! Muchos saludos!
pepe, estoy con el codigo y me da el siguiente error: "Exporter.__init__() got an unexpected keyword argument 'grid'", ya probe actualizar "mpld3" (trabajo en Colab) e intente quitando el argumento "grid" pero no se soluciona
Copie tu código tal cual y me da el siguiente error:
Traceback (most recent call last):
File "/Users/carlosvaldes/Documents/Python/Predict/pytorch_nn.py", line 158, in
optimiser = torch.optim.SGD(model1.parameters(), lr=learning_rate)
File "/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.8/lib/python3.8/site-packages/torch/optim/sgd.py", line 101, in __init__
super(SGD, self).__init__(params, defaults)
File "/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.8/lib/python3.8/site-packages/torch/optim/optimizer.py", line 49, in __init__
raise ValueError("optimizer got an empty parameter list")
ValueError: optimizer got an empty parameter list
me podrías ayudar por favor