La certificación PyTorch ofrece capacitación práctica que le enseñará los fundamentos del aprendizaje profundo para ayudarlo a iniciar su carrera como científico de datos.
Un certificado en PyTorch le permitirá mostrar a los empleadores que puede aplicar sus conjuntos de habilidades a problemas del mundo real, demostrar técnicas de vanguardia en conjuntos de datos reales y resolver problemas complejos de aprendizaje automático.
Alternativamente, suponga que desea obtener más información sobre PyTorch. En ese caso, es capaz de muchas cosas, desde construir redes neuronales profundas y realizar reconocimiento de imágenes hasta mejorar el procesamiento del lenguaje natural.
Si esto suena como algo que desea hacer, consulte nuestra guía sobre cómo obtener la certificación en PyTorch. Es hora de dar el primer paso para dominar PyTorch y ver crecer tus habilidades.
1. Programa de nanogrado de científico de datos (Udacity)
La Introducción al aprendizaje automático con PyTorch Nanodegree de Udacity es un programa introductorio para aprender a aprovechar el aprendizaje automático a través de Python usando PyTorch. A medida que el aprendizaje automático se vuelve más accesible, aumenta la demanda de personas capacitadas en este campo. El programa cubre los conceptos básicos del aprendizaje supervisado y el aprendizaje profundo a través de aplicaciones del mundo real con Python. Al final de este curso, podrá implementar modelos de aprendizaje automático utilizando el marco PyTorch.
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PROS
- Cree un portafolio que muestre sus habilidades en PyTorch con proyectos desafiantes.
- Aprenda de profesionales que tienen años de experiencia en el campo y avance de principiante a experto.
- Udacity es conocida por sus servicios de tutoría y apoyo profesional.
CONTRAS
- A pesar de que los cursos están calificados como uno de los más altos, también tienen un precio más alto adjunto.
- Los proyectos aplicados pueden ser demasiado desafiantes y llevar mucho tiempo.
CURSOS
- Aprendizaje supervisado: parte de su proyecto en este curso, optimizará un alumno supervisado para encontrar las donaciones de mayor rendimiento para una organización benéfica ficticia.
- Aprendizaje profundo: aprenda los conceptos básicos del aprendizaje profundo y cómo crear redes neuronales para el reconocimiento de imágenes. Luego, ponga a prueba sus habilidades creando su propia red neuronal y vea cómo se compara con las existentes.
- Aprendizaje no supervisado: este curso le enseñará cómo utilizar métodos de aprendizaje no supervisados para segmentar a los clientes en categorías sin intervención humana.
VEREDICTO
Solicite hoy para comenzar a marcar la diferencia en la Introducción al aprendizaje automático con PyTorch Nanodegree de Udacity. Aprenderá a través de una serie de proyectos que implican el entrenamiento de redes neuronales, el reconocimiento de objetos y el uso de diversas técnicas de agrupación. No solo explorará el mundo de la tecnología PyTorch a través de proyectos, sino que también aprenderá de mentores experimentados y tendrá acceso a expertos que lo guiarán a lo largo de su viaje.
| Instructor | audacia |
| Duración | 3 meses (10 horas por semana) |
| Certificación | Introducción al aprendizaje automático con PyTorch Nanodegree |
| requisitos previos | Python intermedio |
| Habilidades adquiridas | PyTorch, Python, redes neuronales, aprendizaje supervisado, agrupación en clústeres y reconocimiento de objetos |
2. Introducción al aprendizaje profundo con PyTorch (DataCamp)
La pista Introducción al aprendizaje profundo con PyTorch de DataCamp lo guiará a través de los pasos necesarios para comenzar con PyTorch para que pueda obtener una introducción exitosa al aprendizaje automático y la inteligencia artificial. Primero, le presentará los conceptos básicos de PyTorch y luego le enseñará cómo usar esta biblioteca de Python para varias aplicaciones. Luego, cubrirá varios temas, como las redes neuronales artificiales y las redes neuronales convolucionales (CNN). Al final de este curso basado en proyectos, estará bien preparado para explorar aplicaciones prácticas de modelos de aprendizaje profundo usando PyTorch por su cuenta.
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PROS
- Obtenga experiencia práctica con PyTorch para resolver problemas del mundo real, como hacer predicciones y aprender sobre el sobreajuste.
- Implemente redes neuronales en Python usando PyTorch para problemas específicos que el aprendizaje profundo puede ayudar a resolver.
CONTRAS
- Falta de un proyecto final para reunir todo lo que ha aprendido y aplicar sus nuevas habilidades.
- Esta pista tiene una curva de aprendizaje un poco más pronunciada que va de principiante a avanzado rápidamente.
CURSOS
- Introducción a PyTorch: este curso está diseñado para personas que tienen poca o ninguna experiencia con el aprendizaje profundo, pero que están interesadas en aprender los fundamentos de las redes neuronales y el aprendizaje profundo.
- Redes neuronales artificiales: este curso lo ayudará a comprender las redes neuronales artificiales de la manera más accesible y fácil de comprender posible.
- Redes neuronales convolucionales (CNN): este curso le enseña cómo hacer predicciones utilizando redes neuronales convolucionales (CNN), mientras estudia cómo entrenarlas.
- Uso de redes neuronales convolucionales: con este curso, avanzará desde una comprensión básica de cómo funciona la arquitectura de una red neuronal convolucional hasta cómo se entrena y cuándo y por qué podría considerarse para sobreajuste.
VEREDICTO
Este programa de aprendizaje profundo en línea lo ayudará a comprender los fundamentos de PyTorch y el aprendizaje profundo, que es una técnica popular de aprendizaje automático. En primer lugar, proporciona una descripción general de los conceptos básicos del aprendizaje profundo, incluidas las redes convolucionales y las redes neuronales recurrentes. A continuación, también cubre cómo trabajar con datos en Python utilizando la biblioteca PyTorch. En general, la Introducción al aprendizaje profundo con PyTorch de DataCamp sienta una base sólida para aprender PyTorch y el aprendizaje profundo.
| Instructor | Campamento de datos |
| Duración | 4 horas |
| Certificación | Introducción al aprendizaje profundo con PyTorch |
| Contenido | 17 videos y 53 ejercicios |
| Habilidades adquiridas | PyTorch, redes neuronales convolucionales, activación de ReLU, Torchvision |
3. Certificado Profesional en Aprendizaje Profundo (IBM)
Con el Certificado Profesional en Aprendizaje Profundo de IBM, desarrollarás habilidades de aprendizaje profundo. Primero, comenzará con los conceptos básicos para construir su propio modelo de aprendizaje de sensaciones. A continuación, explorará PyTorch, incluidas las redes convolucionales y las canalizaciones de aprendizaje profundo. Finalmente, concluirá el programa con un proyecto final independiente para poner a prueba sus habilidades y conocimientos.
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PROS
- Prepárese para una carrera en aprendizaje automático e inteligencia artificial con IBM, una empresa líder en tecnología.
- Desarrolle sus habilidades en PyTorch y adquiera habilidades adicionales en el camino, como la biblioteca Keras y TensorFlow.
CONTRAS
- El período de tiempo recomendado para completar esta capacitación es de siete meses, que es más exigente que otros programas de certificación de PyTorch.
CURSOS
- Conceptos básicos de PyTorch para el aprendizaje automático: obtenga una base sólida de conceptos de aprendizaje automático para saltar al aprendizaje profundo y al diseño de redes neuronales, aprovechando el poder de PyTorch.
- Aprendizaje profundo con Python y PyTorch: este curso está dirigido a personas que tienen un conocimiento básico de PyTorch. Le enseñará los conceptos y las habilidades que necesita para diseñar y construir modelos de aprendizaje profundo que se pueden usar para una variedad de problemas.
- Proyecto final de aprendizaje profundo aplicado: aprenderá una variedad de técnicas avanzadas de aprendizaje automático en este curso de proyecto final. Utilizará el marco Keras o PyTorch y aplicará su conocimiento para probar y desarrollar un modelo de aprendizaje profundo.
VEREDICTO
El Certificado Profesional en Aprendizaje Profundo de IBM le enseñará los fundamentos del aprendizaje profundo, con énfasis en las aplicaciones prácticas. Aprenderá a diseñar, construir e implementar sus propios modelos de aprendizaje profundo utilizando múltiples marcos como PyTorch, TensorFlow y Keras. Además de adquirir las habilidades necesarias para crear sus propios modelos de aprendizaje profundo, este curso también lo ayudará a comprender qué hace que un modelo de aprendizaje profundo sea exitoso y cómo se puede implementar en escenarios comerciales del mundo real con un proyecto final.
| Instructor | IBM |
| Duración | 7 meses (2 horas por semana) |
| Certificación | Certificado Profesional en Aprendizaje Profundo |
| requisitos previos | Pitón |
| Habilidades adquiridas | TensorFlow, PyTorch, Keras, modelos de aprendizaje profundo |
Certificación PyTorch para impulsar su carrera
La certificación PyTorch puede demostrar su competencia utilizando este marco de aprendizaje automático de código abierto. Por ejemplo, aprenderá cómo crear modelos y entrenarlos con imágenes y otros tipos de conjuntos de datos.
También podrá utilizar estos modelos como parte de sus propios proyectos y soluciones de investigación para problemas del mundo real. Al completar estos cursos de certificación de PyTorch, puede ayudarlo a comenzar en el espacio de la ciencia de datos y la inteligencia artificial.
No solo puede ayudarlo a destacarse de los demás, sino que también puede brindarle una ventaja en su carrera actual.
¿Estás pensando en inscribirte en alguno de estos cursos de certificación de PyTorch? ¿Sí? Entonces, comience hoy mismo e ingrese a esta industria en auge para conseguir el trabajo de sus sueños. De lo contrario, aquí hay más programas de certificación en el ámbito del aprendizaje automático, la inteligencia artificial y la ciencia de datos.
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¿PyTorch tiene certificación?
La certificación PyTorch ofrece capacitación práctica que le enseñará los fundamentos del aprendizaje profundo para ayudarlo a iniciar su carrera como científico de datos.
¿Es PyTorch mejor que TensorFlow?
TensorFlow ofrece una mejor visualización, lo que permite a los desarrolladores depurar mejor y realizar un seguimiento del proceso de capacitación. PyTorch, sin embargo, solo proporciona una visualización limitada. TensorFlow también supera a PyTorch en la implementación de modelos entrenados en producción, gracias al marco de trabajo TensorFlow Serving.
¿Necesita un doctorado para PyTorch?
Aprender a usar PyTorch no requiere un doctorado o una computadora poderosa con una unidad de procesamiento de gráficos; cualquier persona interesada puede aprender.
¿Qué tan rápido puedo aprender PyTorch?
Dependiendo de su competencia en Python y conocimiento de aprendizaje automático, puede tomar de uno a tres meses para aprender y dominar PyTorch.