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Este es un plan de estudios educativo para construir y entrenar redes neuronales utilizando PyTorch. Sirve como guía de entrenamiento y recurso de deep learning, proporcionando una serie estructurada de lecciones sobre computación de tensores y desarrollo de arquitecturas. El curso utiliza un modelo de aprendizaje interactivo que sincroniza la teoría académica con la práctica. Combina diapositivas de lecciones teóricas con notebooks basados en ejercicios, requiriendo que los estudiantes implementen la lógica del modelo dentro de plantillas predefinidas para validar su comprensión conceptual. El plan de estudios cubre una amplia gama de capacidades de deep learning, incluyendo la optimización de modelos mediante descenso de gradiente y regularización, y la implementación de arquitecturas convolucionales, recurrentes y de tipo transformer. También incluye instrucciones para procesar datos multimodales y aplicar aprendizaje autosupervisado mediante métodos contrastivos y autoencoders. El contenido se entrega a través de una secuencia modular de Jupyter Notebooks.