Te enseñaré aprendizaje profundo en pytorch.

1. Conceptos básicos de OpenCV.
2. Conceptos básicos de PyTorch.
3. Conceptos básicos de Numpy
4. Introducción a Matplotlib
5. Conceptos básicos de matemáticas para deep learning
6. Qué es una ANN
7. Qué es un DNN
8. Qué es un CNN
9. Funciones de activación básicas
10. Optimizadores básicos
11. Creación de la primera red neuronal usando solo Python y Numpy.
12. Regresiones
13. Creación de la primera red neuronal usando PyTorch.
14. Proyecto 1,2,3 - Creando una ANN para resolver un problema de regresión lineal
15. Clasificaciones
16. Proyectos 4,5 - sobre clasificación
17. Proyecto 6 - Creando una ANN para reconocer dígitos escritos a mano
18. Una mejor comprensión de CNN
19. Proyecto 7 - Creando CNN para reconocer dígitos escritos a mano
20. Más funciones de activación
21. Más optimizadores
22. Más sobre redes neuronales convolucionales
23. Proyectos 8, 9, 10 - Reconocimiento de moda, detección de objetos y clasificador de gatos y perros
24. Manejo del overfitting y aumento de datos
25. Transfer learning
26. Proyectos 11, 12, 13 - Clasificador múltiple usando TL
27. Procesamiento de lenguaje natural
28. Proyectos 14, 15, 16 - Proyectos usando NLP
29. Series temporales, secuencias, predicciones (CNN, RNN, LSTM)
30. Proyectos 17, 18, 19, 20
31. Redes generativas adversariales (GAN)
32. Proyectos 21, 22, 23
33. LLM y Transformer
34. Proyectos 24, 25, 26
35. Implementación
36. Desarrollo web usando FastAPI e integración de la app de Deep Learning con la web.

---------- Y más.