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Este proyecto es una serie de tutoriales de aprendizaje profundo y un currículo educativo diseñado para enseñar los fundamentos de PyTorch. Sirve como una guía de entrenamiento estructurada para dominar la arquitectura de redes neuronales, la diferenciación automática y el uso de tensores y grafos de computación dinámica. El currículo se centra en implementaciones prácticas, guiando específicamente el desarrollo de sistemas de recomendación, modelos de publicidad y redes de interés para predecir las preferencias del usuario. También proporciona contenido instructivo para el pronóstico de series temporales y el procesamiento de datos secuenciales. El material cubre una amplia gama de capacidades de aprendizaje profundo, incluyendo la construcción de modelos para clasificación de imágenes y texto, así como datos estructurados. Incorpora flujos de trabajo para aceleración por GPU, visualización de métricas de entrenamiento y la creación de interfaces basadas en web para probar las predicciones del modelo. El proyecto se entrega como una colección de Jupyter Notebooks.