Python y PyTorch (Machine Learning)
Machine learning práctico: entrena tus propios modelos con PyTorch.
Fundamentos de ML, tensores y autograd, redes neuronales, visión con CNNs y transfer learning, y despliegue de modelos. Cierras entrenando un modelo con datos propios.
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6 módulos
7 lecciones
Recompensa: el agente de este curso
Aprueba el examen final con ≥85% y desbloquea gratis un agente experto (con agent memory + buenas prácticas) para Claude Code / OpenCode.
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Fundamentos de ML
Datos, train/test, sobreajuste, métricas.
1
Tensores y autograd
El corazón de PyTorch: tensores y diferenciación automática.
2
Redes neuronales
nn.Module, entrenamiento, optimizadores, pérdida.
3
Visión: CNNs y transfer learning
Convoluciones y reusar modelos preentrenados.
4
Despliegue de modelos
Guardar/cargar, inferencia, exportar.
5
Proyecto final
Modelo entrenado con datos propios.