Curso Deep Learning - Madrid Innovation Lab 2022

• Sesión 0. Introducción a Python, PyTorch y repaso de álgebra lineal
• Sesión 1. Introducción al Deep Learning
• Sesión 2: Redes Neuronales Convolucionales
• Sesión 3: Redes Neuronales Recurrentes
• Sesión 4: Aplicaciones y casos de uso

No se requiere instalación previa, todos las sesiones son compatibles con Google Colab

Para asegurar compatibilidad plena con Google Colab se recomienda instalar python 3.7 y pytorch 1.11

conda install python=3.7.13

Instalar torch CPU / GPU

https://pytorch.org/get-started/locally/

pip install -r requirements.txt

• Ayuntamiento de Madrid. Madrid Innovation Lab website: https://milmadrid.es/event/summer-camp-emprendimiento-digital-con-inteligencia-artificial/ LinkedIn:
• MIL Madrid: https://www.linkedin.com/posts/mil-madrid-innovation-lab_deeplearning-innovaciaejn-metaverso-activity-6948665572356202496-tSNM?utm_source=share&utm_medium=member_desktop - https://www.linkedin.com/posts/mil-madrid-innovation-lab_amil-madridamil-digital-activity-6947248910574755840-Jyc1?utm_source=share&utm_medium=member_desktop
• SimSkills: https://www.linkedin.com/posts/simskills_ia-emprendedores-aprendiendoamil-activity-6955945636349267968-aWSC?utm_source=share&utm_medium=member_desktop
• Taiger: https://www.linkedin.com/posts/taiger_workshop-deep-learning-for-nlp-in-taigers-ugcPost-6949664994170957825-O0Xz?utm_source=share&utm_medium=member_desktop
• Álvaro Ramajo: https://www.linkedin.com/posts/alvaro-ramajo-ballester_finalmente-%C3%BAltimo-d%C3%ADa-del-curso-de-deep-activity-6948266857049038848-lVch?utm_source=share&utm_medium=member_desktop

Algunas de las imágenes empleadas en los cuadernos han sido tomadas del libro [1]:

[1] Zhang, A., Lipton, Z. C., Li, M., & Smola, A. J. (2021). Dive into deep learning. arXiv preprint arXiv:2106.11342.