El deep learning ha demostrado ser una herramienta poderosa para resolver problemas complejos en diversos campos, como la medicina, la industria automotriz y la seguridad.
Sin embargo, entrenar modelos de aprendizaje profundo con grandes volúmenes de datos puede ser un proceso lento y costoso.
Para abordar este desafío, IBM ha lanzado un curso gratuito titulado “Accelerating Deep Learning with GPUs”, que tiene como objetivo enseñar a los participantes cómo utilizar hardware acelerado por GPU para mejorar la eficiencia y reducir el tiempo de entrenamiento de los modelos de deep learning.
El curso de IBM se divide en 4 módulos principales:
- Revisión rápida de Deep Learning: En este módulo, se repasarán los conceptos fundamentales del aprendizaje profundo.
- Aprendizaje profundo acelerado por hardware: Se explorará cómo el uso de GPUs puede acelerar los cálculos en comparación con las CPU tradicionales.
- Deep Learning en la nube: Se abordará cómo aprovechar las ventajas de la nube para entrenar modelos de aprendizaje profundo.
- Aprendizaje profundo distribuido: Se discutirán técnicas para distribuir el entrenamiento de modelos en múltiples dispositivos y nodos.
A lo largo del curso, los participantes aprenderán a implementar, entrenar y desplegar redes de aprendizaje profundo en GPUs para tareas como la clasificación de imágenes y videos, y el reconocimiento de objetos.
Cursos relacionados
El curso es ofrecido por IBM a través de su plataforma educativa online. Para aprovechar al máximo el contenido, es recomendable tener conocimientos básicos de programación y estar familiarizado con los conceptos fundamentales del aprendizaje automático.
No obstante, no se requieren habilidades previas específicas para inscribirse en el curso.
Cómo inscribirse
Para acceder al curso gratuito sigue estos sencillos pasos:
- Visita la página web del curso.
- Crea una cuenta en la plataforma de IBM si aún no tienes una.
- Inscríbete en el curso y comienza tu aprendizaje.
El curso está diseñado para ser completado en aproximadamente 5 horas, y al finalizarlo, recibirás un certificado de finalización.
