IA práctica para programadores: ChatGPT, LLM, RAG, agentes, evaluación y despliegue.
Regla de la cadena: Una herramienta esencial para la diferenciación automática con PyTorch Introducción La regla de la cadena es una herramienta fundamental en la diferenciación automática y un pilar clave para entender cómo PyTorch impleme…
Grafo computacional dinámico Introducción En el ámbito de la inteligencia artificial y el aprendizaje profundo, PyTorch es una poderosa biblioteca que permite a los desarrolladores tener un control total sobre la construcción y entrenamient…
backward(): El corazón de la diferenciación automática en PyTorch Introducción En el mundo de las redes neuronales y el aprendizaje profundo, la capacidad de calcular gradientes eficientemente es fundamental para el entrenamiento de modelos…
Autograd: Cálculo de gradientes con PyTorch — requires_grad Introducción En la disciplina del aprendizaje profundo, el cálculo de gradientes es fundamental para optimizar los pesos de un modelo durante el entrenamiento. Este proceso se real…
Impacto en rendimiento: Optimizando operaciones tensoriales en PyTorch Introducción En el ámbito del aprendizaje profundo, la eficiencia y el rendimiento de las operaciones con tensores son cruciales para obtener modelos que entrenen rápido…
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Conversión NumPy ↔ PyTorch Introducción La conversión entre NumPy y PyTorch es un paso fundamental para los desarrolladores de inteligencia artificial que trabajan con ambas bibliotecas. NumPy, una librería en Python para el procesamiento m…