¿Hace falta saber deep learning antes?

Es recomendable tener base de machine learning, Python y matemáticas aplicadas. El curso repasa fundamentos, pero es avanzado y orientado a práctica profesional.

Sí. Se trabaja CPU/GPU, CUDA si está disponible, memoria, mixed precision, profiling, rendimiento y entrenamiento eficiente.

¿Incluye transformers?

Sí. Incluye fundamentos de transformers, modelos preentrenados, fine-tuning, embeddings, NLP y criterios de coste/rendimiento.

¿Incluye visión artificial?

Sí. Se trabaja carga de imágenes, transforms, CNNs, transfer learning, modelos preentrenados, evaluación y análisis de errores.

Sí. Incluye tracking, versionado, pipelines, Docker, model registry, serving, monitorización, CI/CD, documentación y gobierno.

¿Incluye `torch.compile`?

Sí. Se trabaja `torch.compile` para optimización, medición de rendimiento, graph breaks, validación y uso controlado en proyectos reales.

¿Incluye `torch.export`?

Sí. Se aborda `torch.export` para capturar modelos de forma AOT, validar equivalencia y preparar exportación o despliegue.

Sí. Incluye exportación a ONNX, validación con runtime compatible, dynamic shapes, equivalencia y portabilidad.

¿Incluye cuantización?

Sí. Se trabaja cuantización, TorchAO, reducción de memoria, latencia, degradación de precisión y evaluación antes de despliegue.

¿Incluye entrenamiento distribuido?

Sí. Se cubren DDP, FSDP, multi-GPU, checkpoints distribuidos, memoria, comunicación y diseño de scripts escalables.

¿Se usa PyTorch Lightning?

Puede mencionarse como alternativa, pero el curso prioriza PyTorch nativo para que el alumno entienda y controle el entrenamiento.

¿Se puede adaptar a un sector concreto?

Sí. Puede orientarse a industria, salud, finanzas, retail, energía, deporte, legal, marketing, visión, NLP, series temporales o IA generativa.

¿Qué entregables deja el curso?

Proyecto PyTorch completo, training loop, métricas, checkpoints, tracking, exportación, API de inferencia, Docker, model card y roadmap.

¿Esta formación puede bonificarse por FUNDAE?

Sí, puede plantearse como formación bonificable hasta el 100% por FUNDAE para empresas, siempre que se cumplan los requisitos administrativos, comunicación, asistencia y documentación.

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Aplicación real a empresa Incluye visión, NLP, tabular, transformers, embeddings, anomalías, APIs, pipelines, seguridad, privacidad y casos sectoriales.

Preparado para producción Trabaja estructura de proyecto, testing, tracking, Docker, serving, optimización, CI/CD, model registry, observabilidad y rollback.

Optimización avanzada Incluye GPU, mixed precision, profiling, `torch.compile`, `torch.export`, ONNX, TorchAO, cuantización y estrategias de inferencia eficiente.

Escalabilidad técnica Aborda DDP, FSDP, entrenamiento multi-GPU, memoria, dataloading, checkpoints, distribución y operación en entornos de alto rendimiento.

Gobierno y calidad de modelos Integra documentación, model cards, privacidad, sesgos, métricas por subgrupo, seguridad, explicabilidad y ciclo de vida.

Entregables reutilizables El Proyecto Final deja un proyecto PyTorch completo con datos, entrenamiento, evaluación, exportación, API, Docker, monitorización y roadmap.

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Los alumnos podrán revisar las sesiones grabadas para repasar conceptos clave, recuperar explicaciones concretas o reforzar aquellos contenidos que necesiten después de la clase en directo.

Recursos formativos

Materiales, sesiones grabadas y documentación de apoyo quedan centralizados en la plataforma para que el equipo pueda consultarlos durante y después de la formación.

Confirmación de asistencia

La plataforma permite registrar y confirmar la asistencia de los participantes, facilitando el seguimiento de la formación y la gestión documental necesaria para la bonificación FUNDAE.

Ejercicios prácticos

Después de la formación en directo, los alumnos podrán acceder a ejercicios prácticos para aplicar lo trabajado en clase y consolidar el aprendizaje con actividades guiadas.

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Explicar qué es PyTorch y por qué se ha convertido en una herramienta central para deep learning aplicado.
Diferenciar PyTorch de NumPy, scikit-learn, TensorFlow, Keras, JAX, frameworks AutoML y servicios cloud gestionados.
Revisar cuándo usar PyTorch: investigación, prototipos, visión, NLP, transformers, modelos personalizados y producción flexible.
Aclarar cuándo no conviene usar PyTorch si basta con modelos clásicos, reglas, SQL, BI o librerías de alto nivel.
Presentar el ecosistema: `torch`, `torch.nn`, `torch.optim`, `torchvision`, `torchtext`, TorchAO, ExecuTorch y exportación.
Preparar entorno con Python, PyTorch, CUDA si aplica, notebooks, scripts, Git, datasets y estructura profesional.
Ejecutar primeras operaciones con tensores, GPU, autograd y un modelo mínimo.
Identificar errores iniciales: mezclar tensores CPU/GPU, olvidar `model.train()`, no controlar shapes o perder reproducibilidad.
Definir entregables del curso: proyecto PyTorch completo, entrenamiento, evaluación, exportación, API y checklist de producción.
Crear diagnóstico inicial del nivel de IA, Python, datos, GPU y MLOps del equipo.

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Definir entregables del curso: proyecto PyTorch completo, entrenamiento, evaluación, exportación, API y checklist de producción.
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Tema 1: Presentación, dudas principales y primeros pasos con PyTorch

Explicar qué es PyTorch y por qué se ha convertido en una herramienta central para deep learning aplicado.
Diferenciar PyTorch de NumPy, scikit-learn, TensorFlow, Keras, JAX, frameworks AutoML y servicios cloud gestionados.
Revisar cuándo usar PyTorch: investigación, prototipos, visión, NLP, transformers, modelos personalizados y producción flexible.
Aclarar cuándo no conviene usar PyTorch si basta con modelos clásicos, reglas, SQL, BI o librerías de alto nivel.
Presentar el ecosistema: `torch`, `torch.nn`, `torch.optim`, `torchvision`, `torchtext`, TorchAO, ExecuTorch y exportación.
Preparar entorno con Python, PyTorch, CUDA si aplica, notebooks, scripts, Git, datasets y estructura profesional.
Ejecutar primeras operaciones con tensores, GPU, autograd y un modelo mínimo.
Identificar errores iniciales: mezclar tensores CPU/GPU, olvidar `model.train()`, no controlar shapes o perder reproducibilidad.
Definir entregables del curso: proyecto PyTorch completo, entrenamiento, evaluación, exportación, API y checklist de producción.
Crear diagnóstico inicial del nivel de IA, Python, datos, GPU y MLOps del equipo.

Tema 2: Fundamentos matemáticos imprescindibles para deep learning

Revisar vectores, matrices, tensores, dimensiones, broadcasting, productos, normas y operaciones básicas.
Entender gradientes, derivadas parciales, regla de la cadena y descenso por gradiente desde una perspectiva aplicada.
Relacionar funciones de pérdida con el aprendizaje del modelo.
Interpretar activaciones, pesos, sesgos, logits, probabilidades y umbrales.
Entender regularización, penalización, normalización y estabilidad numérica.
Diferenciar clasificación, regresión, ranking, embeddings, generación y representación latente.
Revisar métricas como accuracy, precision, recall, F1, AUC, MAE, RMSE, perplexity o IoU según problema.
Evitar entrenar redes neuronales sin comprender qué optimiza realmente el modelo.
Traducir conceptos matemáticos a operaciones PyTorch.
Taller: implementar una regresión simple con tensores y gradientes manuales.

Tema 3: Tensores en PyTorch

Crear tensores desde listas, NumPy, valores aleatorios, ceros, unos y distribuciones.
Entender shape, dtype, device, stride, layout y memoria.
Manipular tensores con reshape, view, permute, transpose, squeeze, unsqueeze, stack y cat.
Aplicar indexing, slicing, masking, gather y operaciones vectorizadas.
Evitar bucles Python innecesarios cuando puede usarse álgebra tensorial.
Controlar conversiones entre CPU, GPU, NumPy y tensores.
Usar operaciones inplace con prudencia para no romper autograd.
Detectar errores de broadcasting y dimensiones incompatibles.
Medir impacto de dtype y device en rendimiento y memoria.
Taller: resolver transformaciones tensoriales típicas de datos reales.

Tema 4: Dispositivos, GPU y gestión de memoria

Entender diferencias entre CPU, CUDA, MPS y otros backends disponibles.
Mover modelos y tensores correctamente entre dispositivos.
Detectar errores clásicos por mezclar tensores en CPU y GPU.
Monitorizar memoria GPU, asignación, liberación y picos de uso.
Reducir consumo con batch size, mixed precision, gradient accumulation y liberación de referencias.
Evitar copiar tensores innecesariamente entre CPU y GPU.
Diseñar código agnóstico al dispositivo.
Controlar seeds y reproducibilidad en GPU cuando sea viable.
Revisar límites prácticos de memoria según arquitectura y datos.
Taller: optimizar un entrenamiento que agota memoria GPU.

Tema 5: Autograd y diferenciación automática

Entender cómo PyTorch construye grafos dinámicos de computación.
Usar `requires_grad`, `backward`, `grad`, `detach` y contextos `no_grad`.
Revisar gradientes acumulados y necesidad de `zero_grad`.
Detectar operaciones que rompen el grafo o eliminan gradientes.
Diferenciar entrenamiento, inferencia y cálculo de gradientes personalizados.
Inspeccionar gradientes para diagnosticar exploding, vanishing o gradientes nulos.
Usar `detach` correctamente en métricas, logging y estados intermedios.
Evitar operaciones inplace peligrosas sobre tensores usados por autograd.
Crear funciones simples y validar gradientes.
Taller: depurar un modelo que no aprende por fallo en el grafo de autograd.

Tema 6: `torch.nn` y construcción de modelos

Crear modelos heredando de `nn.Module`.
Definir capas, submódulos, forward, parámetros y buffers.
Usar capas lineales, convolucionales, normalización, dropout, embeddings y activaciones.
Separar arquitectura del entrenamiento, datos y configuración.
Crear bloques reutilizables y módulos compuestos.
Revisar `state_dict`, carga y guardado de pesos.
Evitar lógica de entrenamiento dentro de `forward`.
Controlar inicialización de pesos.
Diseñar modelos que aceptan batches y shapes variables cuando procede.
Taller: construir MLP, CNN y bloque residual básico con `torch.nn`.

Tema 7: Funciones de pérdida y objetivos de entrenamiento

Seleccionar pérdidas para regresión, clasificación binaria, multiclase, multilabel, ranking o segmentación.
Entender diferencias entre logits, probabilidades y funciones con softmax o sigmoid integradas.
Aplicar pesos de clase, reducción, máscaras y pérdidas personalizadas.
Evitar combinar incorrectamente activaciones y pérdidas.
Diseñar objetivos compuestos para modelos multitarea.
Gestionar desequilibrio de clases con pérdidas, sampling o métricas adecuadas.
Revisar estabilidad numérica en pérdidas propias.
Interpretar la pérdida frente a métricas de negocio.
Validar la pérdida con casos sintéticos.
Taller: corregir un entrenamiento con pérdida mal configurada.

Tema 8: Optimizadores y scheduler de learning rate

Usar SGD, Adam, AdamW y optimizadores habituales.
Entender learning rate, momentum, weight decay, betas y regularización.
Diferenciar weight decay clásico y desacoplado.
Aplicar schedulers por época, por step, warmup, cosine decay y reduce on plateau.
Evitar entrenamientos inestables por learning rate inadecuado.
Crear grupos de parámetros con configuraciones distintas.
Gestionar optimizadores en fine-tuning.
Registrar learning rate durante entrenamiento.
Comparar convergencia entre optimizadores.
Taller: mejorar un entrenamiento ajustando optimizer y scheduler.

Tema 9: Datasets, Dataloaders y pipelines de datos

Crear datasets personalizados con `Dataset` e iterables cuando aplica.
Usar `DataLoader` con batching, shuffle, num_workers, pin_memory y collate_fn.
Preparar transformaciones de datos para train, validation y test.
Evitar fugas de datos entre entrenamiento y validación.
Gestionar datasets grandes, carga bajo demanda y caching.
Crear collate functions para secuencias variables, imágenes o estructuras complejas.
Controlar reproducibilidad en loaders con workers.
Medir cuello de botella de I/O frente a cómputo GPU.
Diseñar estructura de carpetas y metadatos.
Taller: construir dataset personalizado con loader eficiente y validación de shapes.

Tema 10: Bucles de entrenamiento profesionales

Implementar ciclo train/validation/test con claridad y separación de responsabilidades.
Usar `model.train()` y `model.eval()` correctamente.
Controlar forward, loss, backward, optimizer step y scheduler step.
Gestionar métricas, logging, tqdm, acumulación y checkpoints.
Evitar calcular gradientes durante validación.
Guardar el mejor modelo según métrica relevante.
Reanudar entrenamiento desde checkpoint.
Gestionar interrupciones, errores y estado del optimizador.
Crear configuración externa para hiperparámetros.
Taller: construir training loop profesional reutilizable.

Tema 11: Evaluación, métricas y validación rigurosa

Diseñar splits de train, validation y test adecuados al problema.
Usar cross-validation cuando el caso lo justifica.
Seleccionar métricas alineadas con coste de error y objetivo de negocio.
Analizar matriz de confusión, curvas ROC/PR, calibración y errores por segmento.
Evitar reportar solo accuracy en datasets desbalanceados.
Separar evaluación offline, validación técnica y validación de negocio.
Crear informes de evaluación reproducibles.
Analizar ejemplos mal clasificados.
Medir estabilidad entre seeds o particiones.
Taller: evaluar modelo de clasificación con métricas completas y análisis de errores.

Tema 12: Reproducibilidad, seeds y control experimental

Fijar seeds en Python, NumPy, PyTorch y dataloaders.
Documentar versiones, hardware, dataset, parámetros y configuración.
Entender límites de reproducibilidad con GPU y operaciones no deterministas.
Versionar datasets, código, checkpoints y resultados.
Guardar configuración de cada experimento.
Evitar experimentos imposibles de repetir por cambios manuales.
Crear nombres y carpetas de experimento consistentes.
Registrar artefactos relevantes.
Comparar resultados con control de variabilidad.
Taller: reproducir un experimento desde cero con la misma métrica final.

Tema 13: Logging, experiment tracking y gestión de artefactos

Registrar pérdidas, métricas, learning rate, gradientes, hiperparámetros y tiempos.
Usar TensorBoard, MLflow, Weights & Biases o herramientas corporativas equivalentes.
Guardar checkpoints, modelos, gráficas, predicciones y evaluaciones.
Evitar depender de capturas sueltas de notebooks.
Comparar experimentos por configuración, dataset y métrica.
Registrar ejemplos cualitativos en visión o NLP.
Controlar privacidad de datos en logs y artefactos.
Crear reportes para equipo técnico y negocio.
Definir convención de experimentos.
Taller: instrumentar un proyecto PyTorch con tracking completo.

Tema 14: Visión artificial con PyTorch

Cargar imágenes, etiquetas, transformaciones y aumentos de datos.
Crear CNNs y usar modelos preentrenados con `torchvision`.
Aplicar transfer learning y fine-tuning.
Gestionar clasificación, multilabel, detección o segmentación según alcance.
Evaluar errores por clase, iluminación, resolución, sesgos y calidad de imagen.
Evitar augmentations que rompen semántica del problema.
Optimizar dataloading para imágenes.
Visualizar predicciones, mapas de error y ejemplos difíciles.
Preparar inferencia por lotes.
Taller: entrenar clasificador de imágenes con fine-tuning y evaluación completa.

Tema 15: NLP con PyTorch

Preparar texto, tokenización, vocabulario, padding, máscaras y batches.
Diferenciar enfoques clásicos, embeddings, RNNs, CNNs, transformers y modelos preentrenados.
Crear datasets para clasificación de texto, análisis de sentimiento, intención o etiquetas.
Gestionar secuencias variables y collate functions.
Usar embeddings y pooling para tareas de clasificación.
Evitar fugas por duplicados o textos casi idénticos entre splits.
Evaluar errores por longitud, idioma, tema o clase.
Integrar modelos de Hugging Face cuando procede.
Controlar coste de entrenamiento y memoria en NLP.
Taller: entrenar clasificador de texto con PyTorch y embeddings.

Tema 16: Transformers y modelos preentrenados

Entender atención, self-attention, embeddings posicionales, encoder, decoder y transformer blocks.
Usar modelos preentrenados para clasificación, embeddings, generación o extracción.
Preparar fine-tuning con control de learning rate, freezing, capas y batch size.
Gestionar tokenización, truncamiento, padding y máscaras.
Evitar fine-tuning caro cuando embeddings o prompting resuelven el caso.
Evaluar overfitting y catastrophic forgetting.
Aplicar técnicas de eficiencia cuando procede.
Controlar privacidad y licencias de modelos preentrenados.
Medir latencia y coste de inferencia.
Taller: fine-tuning de transformer para clasificación corporativa.

Tema 17: Embeddings y búsqueda semántica

Generar embeddings de texto, imagen o datos estructurados.
Evaluar similitud, clustering, recuperación y ranking.
Crear datasets de pares positivos y negativos cuando se entrena o ajusta un modelo.
Diseñar evaluación de retrieval con métricas como recall@k, MRR o nDCG.
Evitar confiar en embeddings sin validar semántica del dominio.
Normalizar vectores y seleccionar distancia adecuada.
Integrar embeddings con bases vectoriales o índices ANN.
Controlar actualización, versionado y drift de embeddings.
Aplicar embeddings a clasificación, recomendación, deduplicación o RAG.
Taller: construir sistema de búsqueda semántica con embeddings generados en PyTorch.

Tema 18: Modelos tabulares y series temporales

Preparar variables numéricas, categóricas, embeddings categóricos y escalado.
Diseñar MLPs para datos tabulares y compararlos con modelos clásicos.
Crear pipelines temporales con ventanas, lags, targets y features dinámicas.
Evitar fugas temporales en entrenamiento y validación.
Usar modelos recurrentes, convoluciones temporales o transformers ligeros cuando procede.
Evaluar predicción temporal con backtesting.
Gestionar datos faltantes, outliers y drift.
Comparar PyTorch con XGBoost, LightGBM o scikit-learn según caso.
Interpretar errores por segmento, periodo o categoría.
Taller: construir modelo tabular o temporal con validación correcta.

Tema 19: Autoencoders, anomalías y representación latente

Crear autoencoders densos, convolucionales o variacionales básicos.
Usar reconstrucción para detección de anomalías.
Interpretar espacio latente y errores de reconstrucción.
Definir umbrales con validación y coste de falsos positivos.
Evitar usar anomalías sin feedback experto.
Aplicar reducción de dimensión para análisis exploratorio.
Gestionar datos desbalanceados y patrones raros.
Comparar autoencoders con métodos clásicos de anomalía.
Monitorizar drift en distribución de errores.
Taller: detectar anomalías en datos industriales o transaccionales simulados.

Tema 20: Modelos generativos con PyTorch

Entender conceptos de VAEs, GANs, diffusion models y modelos generativos autoregresivos.
Identificar casos de uso realistas: síntesis, augmentación, simulación, generación de contenido o prototipos.
Revisar riesgos de calidad, sesgo, privacidad y memorization.
Entrenar modelos generativos pequeños para comprender dinámica.
Evaluar resultados cualitativos y cuantitativos con prudencia.
Evitar prometer generación de alta calidad sin datos, cómputo y validación suficientes.
Controlar estabilidad de entrenamiento.
Usar modelos preentrenados cuando entrenar desde cero no es razonable.
Documentar procedencia de datos y licencias.
Taller: entrenar generador sencillo y analizar limitaciones.

Tema 21: Transfer learning y fine-tuning eficiente

Seleccionar modelo base según dominio, tamaño, licencia, rendimiento y coste.
Congelar capas, descongelar progresivamente y ajustar learning rates.
Preparar datasets pequeños con augmentación o estrategias de regularización.
Evitar fine-tuning con datos insuficientes o mal etiquetados.
Medir mejora frente a baseline simple.
Gestionar imbalance, overfitting y validación.
Aplicar técnicas de adaptación ligera cuando el ecosistema lo permite.
Documentar modelo base, cambios y datos usados.
Controlar riesgo de sesgos heredados del modelo base.
Taller: realizar fine-tuning de modelo preentrenado y comparar estrategias.

Tema 22: Mixed precision y entrenamiento eficiente

Usar automatic mixed precision para acelerar entrenamiento y reducir memoria.
Entender fp32, fp16, bf16 y riesgos de underflow u overflow.
Aplicar autocast y gradient scaling cuando corresponde.
Medir diferencias de velocidad, memoria y métrica.
Evitar mixed precision en operaciones inestables sin comprobación.
Combinar mixed precision con gradient accumulation.
Controlar reproducibilidad y pequeñas diferencias numéricas.
Integrar mixed precision en training loops reutilizables.
Revisar compatibilidad de hardware.
Taller: optimizar entrenamiento con mixed precision y comparar resultados.

Tema 23: Profiling y optimización de rendimiento

Usar PyTorch Profiler para analizar CPU, GPU, dataloading, memoria y operaciones.
Detectar cuellos de botella por I/O, transforms, batch size, sincronizaciones o kernels.
Reducir overhead de Python y operaciones pequeñas repetitivas.
Optimizar dataloaders, pin_memory, num_workers y prefetching.
Medir uso de GPU y throughput.
Evitar optimizar sin medición previa.
Crear benchmarks reproducibles.
Comparar cambios de arquitectura, batch y dtype.
Documentar mejoras y costes.
Taller: perfilar un entrenamiento lento y aplicar mejoras justificadas.

Tema 24: `torch.compile` y optimización de modelos

Entender qué aporta `torch.compile` en PyTorch moderno.
Aplicar compilación a funciones o módulos con cambios mínimos.
Medir speedup, overhead inicial y comportamiento por backend.
Identificar graph breaks y patrones que dificultan compilación.
Evitar compilar sin benchmark ni validación de outputs.
Probar entrenamiento e inferencia compilada.
Analizar compatibilidad con modelos dinámicos o control flow.
Integrar `torch.compile` de forma opcional y configurable.
Documentar cuándo se activa y cómo se desactiva.
Taller: optimizar un modelo con `torch.compile` y analizar graph breaks.

Tema 25: `torch.export` y modelos exportables

Entender `torch.export` como captura AOT de modelos PyTorch.
Diferenciar exportación, serialización de pesos, tracing, scripting y despliegue.
Preparar modelos compatibles con exportación.
Gestionar dynamic shapes cuando el caso lo requiere.
Evitar control flow Python no exportable sin rediseño.
Validar equivalencia entre modelo original y programa exportado.
Documentar constraints y supuestos de entrada.
Relacionar `torch.export` con ONNX, ExecuTorch y pipelines de despliegue.
Crear tests de regresión para modelos exportados.
Taller: exportar modelo PyTorch y validar ejecución con entradas controladas.

Tema 26: ONNX y portabilidad de modelos

Exportar modelos PyTorch a ONNX usando flujos actuales.
Entender qué representa ONNX y qué problemas resuelve en interoperabilidad.
Validar modelo exportado con runtime compatible.
Gestionar ops no soportadas, dynamic axes, control flow y diferencias numéricas.
Evitar asumir que exportar implica desplegar sin pruebas.
Comparar predicciones PyTorch frente a ONNX.
Documentar input/output schema.
Optimizar modelo exportado cuando procede.
Integrar ONNX en pipelines de serving o edge.
Taller: exportar modelo a ONNX y crear prueba de equivalencia.

Tema 27: TorchAO, cuantización y eficiencia

Entender cuantización, sparsity, weight-only quantization y post-training quantization.
Revisar cuándo cuantizar para reducir memoria, acelerar inferencia o desplegar en hardware limitado.
Diferenciar cuantización para inferencia y entrenamiento.
Evaluar impacto en precisión, latencia y tamaño de modelo.
Evitar cuantizar sin dataset de calibración o evaluación representativa.
Usar herramientas del ecosistema TorchAO cuando encajan en el caso.
Comparar fp32, mixed precision y modelos cuantizados.
Documentar estrategia de cuantización y límites.
Preparar fallback si la degradación de calidad es inaceptable.
Taller: aplicar cuantización a modelo de inferencia y medir impacto.

Tema 28: Entrenamiento distribuido con DDP

Entender diferencias entre data parallel, DDP, FSDP y entrenamiento en una sola GPU.
Preparar código para DistributedDataParallel.
Configurar procesos, ranks, world size, backend y comunicación.
Usar distributed sampler en dataloaders.
Evitar errores por métricas duplicadas, seeds mal gestionadas o checkpoints por proceso.
Registrar logs solo desde proceso principal cuando procede.
Medir escalado, eficiencia y comunicación.
Gestionar fallos y relanzamiento de jobs.
Preparar scripts para multi-GPU y multi-node.
Taller: adaptar entrenamiento single-GPU a DDP.

Tema 29: FSDP y entrenamiento de modelos grandes

Entender Fully Sharded Data Parallel y su diferencia frente a DDP.
Identificar cuándo FSDP ayuda por memoria y sharding de parámetros.
Configurar wrapping, mixed precision, checkpointing y estrategias de sharding.
Gestionar optimizador y estados distribuidos.
Evitar usar FSDP sin entender coste de comunicación y complejidad operativa.
Monitorizar memoria, throughput y estabilidad.
Diseñar checkpoints para entrenamiento y recuperación.
Combinar FSDP con activation checkpointing si procede.
Documentar configuración distribuida.
Taller: diseñar estrategia FSDP para modelo grande con memoria limitada.

Tema 30: Checkpointing, recuperación y modelos entrenados

Guardar `state_dict` de modelo, optimizador, scheduler, scaler y configuración.
Diferenciar checkpoint de entrenamiento, modelo final y artefacto de inferencia.
Reanudar entrenamiento desde punto intermedio.
Guardar best model por métrica y last checkpoint por recuperación.
Evitar guardar objetos Python completos difíciles de portar.
Gestionar checkpoints grandes y almacenamiento.
Versionar modelos con metadatos.
Validar carga en CPU y GPU.
Preparar migración entre versiones de código.
Taller: implementar checkpoint robusto y recuperación tras interrupción.

Tema 31: Interpretabilidad y explicabilidad

Aplicar técnicas de importancia de variables, saliency, Grad-CAM, perturbación o análisis de embeddings.
Diferenciar explicación técnica, explicación de negocio y explicación regulatoria.
Evitar usar explicaciones visuales como prueba absoluta.
Analizar errores por subgrupos, ejemplos y casos límite.
Crear informes de explicación para stakeholders.
Relacionar interpretabilidad con confianza, auditoría y mejora de datos.
Evaluar limitaciones de explicaciones en modelos profundos.
Usar explicabilidad para detectar sesgos o shortcuts.
Documentar método y límites.
Taller: generar explicación de predicciones en visión o tabular.

Tema 32: Sesgos, fairness y evaluación por subgrupos

Identificar sesgos en datos, etiquetas, muestreo, proxies y feedback histórico.
Evaluar métricas por subgrupo, segmento, idioma, clase, dispositivo o región.
Detectar degradación de rendimiento en colectivos o casos minoritarios.
Evitar modelos que optimizan media global y fallan en segmentos críticos.
Diseñar mitigaciones: recolección de datos, weighting, sampling, thresholds o revisión humana.
Documentar limitaciones del dataset.
Crear model cards o fichas de modelo.
Coordinar evaluación con negocio, legal y compliance.
Medir impacto después del despliegue.
Taller: auditar fairness en un modelo de clasificación.

Tema 33: Seguridad, privacidad y datos sensibles

Minimizar datos personales en entrenamiento, logs, checkpoints y artefactos.
Controlar acceso a datasets, modelos, embeddings, predicciones y métricas.
Evitar memorization de datos sensibles en modelos.
Diseñar anonimización, seudonimización o datos sintéticos cuando procede.
Revisar riesgos de model inversion, membership inference y extracción.
Proteger credenciales, rutas, buckets y endpoints de inferencia.
Documentar finalidad, base de uso y retención de datos.
Integrar revisiones de seguridad en MLOps.
Preparar respuesta ante exposición de modelo o datos.
Taller: crear checklist de privacidad y seguridad para proyecto PyTorch.

Tema 34: Estructura profesional de proyectos PyTorch

Organizar código en módulos de datos, modelos, entrenamiento, evaluación, configuración e inferencia.
Separar notebooks exploratorios de código productivo.
Usar archivos de configuración para hiperparámetros y rutas.
Crear CLI para entrenar, evaluar, exportar e inferir.
Evitar scripts monolíticos difíciles de mantener.
Añadir tests unitarios para funciones críticas.
Documentar estructura, comandos y dependencias.
Preparar pyproject, requirements o gestión de entorno.
Aplicar linting, formatting y tipos cuando aporta valor.
Taller: refactorizar notebook a proyecto PyTorch mantenible.

Tema 35: Testing de modelos y pipelines de IA

Crear pruebas para datasets, transforms, shapes, forward pass, pérdidas y métricas.
Validar que un batch pequeño sobreentrena como prueba de sanity check.
Probar carga de checkpoints y equivalencia de inferencia.
Crear tests de no regresión para exportación y serving.
Evitar confiar solo en métricas finales sin pruebas de pipeline.
Simular errores de datos faltantes, clases nuevas o shapes incorrectas.
Añadir tests de rendimiento mínimos cuando procede.
Integrar tests en CI.
Documentar cobertura útil para proyectos de IA.
Taller: crear suite de tests para proyecto PyTorch.

Tema 36: Serving e inferencia por API

Crear servicio de inferencia con FastAPI, Flask u otro framework corporativo.
Cargar modelo, preprocesar entradas, ejecutar inferencia y devolver respuesta estructurada.
Separar lógica de modelo, validación, transformación y endpoint.
Gestionar batching, warmup, timeout y errores.
Evitar cargar el modelo en cada petición.
Controlar CPU/GPU en inferencia.
Añadir logging, métricas, health checks y versionado.
Validar seguridad de entradas y límites de tamaño.
Preparar Dockerfile y configuración de despliegue.
Taller: desplegar modelo PyTorch como API de inferencia.

Tema 37: Inferencia eficiente y optimización de latencia

Medir latencia, throughput, uso de CPU/GPU y memoria.
Aplicar batching, caching, mixed precision, cuantización o compilación según caso.
Reducir preprocesamiento lento y copias innecesarias.
Evitar modelos sobredimensionados para requisitos de latencia.
Crear benchmarks reproducibles de inferencia.
Comparar PyTorch eager, compilado, ONNX o runtime optimizado.
Diseñar colas o workers para cargas variables.
Controlar cold start y warmup.
Documentar compromisos entre calidad, coste y velocidad.
Taller: optimizar API de inferencia reduciendo latencia medida.

Tema 38: ExecuTorch y despliegue en edge

Entender escenarios de inferencia en móviles, dispositivos embebidos, escritorio y edge.
Identificar cuándo tiene sentido desplegar fuera de servidor.
Preparar modelos para exportación y ejecución sin Python cuando aplica.
Revisar restricciones de memoria, energía, latencia, hardware y conectividad.
Comparar edge frente a cloud en privacidad, coste y rendimiento.
Evaluar cuantización y optimización para dispositivos limitados.
Diseñar pruebas de equivalencia y rendimiento en dispositivo objetivo.
Gestionar actualización de modelos en edge.
Documentar limitaciones y fallback.
Taller: diseñar plan de despliegue edge para modelo PyTorch.

Tema 39: MLOps con PyTorch

Diseñar pipeline de datos, entrenamiento, evaluación, registro, despliegue y monitorización.
Integrar PyTorch con MLflow, DVC, Airflow, Prefect, Kubeflow o herramientas corporativas.
Versionar datos, código, configuración, modelos y métricas.
Crear gates de calidad antes de promover modelos.
Automatizar reentrenamiento con criterios claros.
Evitar pipelines automáticos sin revisión de datos y resultados.
Gestionar entornos reproducibles con Docker.
Preparar model registry y stages.
Documentar ciclo de vida completo.
Taller: diseñar pipeline MLOps para modelo PyTorch de producción.

Tema 40: Monitorización de modelos en producción

Monitorizar latencia, errores, throughput, coste y disponibilidad.
Monitorizar distribución de entradas, drift, calidad de predicciones y degradación.
Comparar métricas online y offline cuando existen etiquetas posteriores.
Crear alertas de drift, errores anómalos o caída de rendimiento.
Evitar desplegar modelos sin plan de observabilidad.
Registrar predicciones con minimización de datos.
Diseñar revisión humana de casos críticos.
Preparar rollback o shadow deployment.
Crear dashboard de salud del modelo.
Taller: diseñar monitorización de modelo PyTorch desplegado.

Tema 41: Model governance y documentación

Crear ficha de modelo con finalidad, datos, arquitectura, métricas, limitaciones y owner.
Documentar entrenamiento, validación, sesgos, riesgos, dependencias y versión.
Preparar model cards y datasheets cuando procede.
Definir aprobaciones antes de producción.
Mantener trazabilidad entre dataset, código, experimento y modelo desplegado.
Revisar modelos periódicamente.
Evitar modelos huérfanos sin responsable ni documentación.
Coordinar gobierno con Legal, Seguridad, Compliance y negocio.
Crear inventario de modelos PyTorch.
Taller: documentar modelo final con ficha técnica y checklist de gobierno.

Tema 42: Casos prácticos por sector

Aplicar PyTorch a clasificación de imágenes para calidad industrial o inspección visual.
Crear modelo NLP para clasificar tickets, emails o documentos internos.
Diseñar predicción tabular para riesgo, demanda, abandono o scoring.
Crear embeddings para búsqueda semántica y deduplicación.
Desarrollar detector de anomalías para sensores o transacciones.
Preparar fine-tuning de modelo preentrenado para dominio corporativo.
Exportar modelo a ONNX y crear servicio de inferencia.
Optimizar un modelo para latencia y coste.
Diseñar pipeline MLOps completo con tracking y monitorización.
Taller: seleccionar tres casos sectoriales y resolverlos con arquitectura PyTorch.

Tema 43: Riesgos habituales y antipatrones

Entrenar redes profundas cuando un modelo simple resuelve mejor el problema.
Usar datasets mal etiquetados, sesgados o con fugas de datos.
Medir solo métrica global sin análisis de errores ni subgrupos.
Crear notebooks imposibles de reproducir.
Ignorar shapes, devices, dtype y memoria hasta que el entrenamiento falla.
Hacer fine-tuning sin baseline ni validación.
Desplegar modelos sin monitorización ni plan de rollback.
Guardar datos sensibles en logs, checkpoints o artefactos.
Exportar modelos sin pruebas de equivalencia.
Taller: auditar un proyecto PyTorch mal planteado y rediseñarlo.

Tema 44: Roadmap de adopción de PyTorch en empresa

Evaluar madurez actual: Python, datos, GPUs, MLOps, seguridad, perfiles, casos de uso y herramientas.
Identificar quick wins: visión, NLP, embeddings, anomalías, predicción o optimización de modelos existentes.
Priorizar casos por valor, datos, riesgo, coste, complejidad y adopción.
Definir estándar de proyecto PyTorch con estructura, configuración, tests, tracking y documentación.
Preparar entorno base con Docker, CUDA, dependencias, CI/CD y acceso a datos.
Seleccionar piloto con dataset controlado, métrica clara y usuario de negocio implicado.
Medir calidad, coste, rendimiento, explicabilidad y capacidad de despliegue.
Ajustar estándares antes de escalar a más equipos.
Crear plan a 30, 60, 90 y 180 días.
Taller: construir roadmap corporativo de adopción PyTorch.

Tema 45: Proyecto Final

Definir un caso de uso empresarial con datos, objetivo, métrica, usuarios, restricciones, riesgos y criterio de éxito.
Preparar dataset con validación, limpieza, split, transforms, dataloaders, control de fugas y documentación.
Construir modelo PyTorch modular con `nn.Module`, configuración externa, entrenamiento, validación y métricas.
Implementar training loop profesional con optimizer, scheduler, mixed precision opcional, checkpoints y experiment tracking.
Evaluar modelo con métricas completas, análisis de errores, subgrupos, calibración o explicabilidad según caso.
Optimizar rendimiento con profiling, batch size, dataloading, GPU, `torch.compile` o estrategia equivalente.
Exportar modelo mediante `torch.export`, ONNX o formato adecuado, validando equivalencia de inferencia.
Crear servicio de inferencia con API, preprocesado, postprocesado, logs, métricas, health check y Docker.
Diseñar monitorización, model card, política de datos, riesgos, seguridad, rollback y plan de mantenimiento.
Presentar solución final con arquitectura, resultados, decisiones técnicas, limitaciones, costes, roadmap y mejoras futuras.

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Profesionales que ya dominan Python y quieren pasar de scripts o librerías de machine learning tradicionales a modelos avanzados de deep learning con tensores, autograd, GPU, módulos y pipelines entrenables.

Data scientists y analistas avanzados

Perfiles que trabajan con datos, modelos, métricas, experimentación y análisis predictivo, y necesitan construir soluciones más flexibles con redes neuronales, embeddings, visión, NLP o modelos multimodales.

Machine Learning Engineers

Equipos responsables de convertir notebooks en sistemas mantenibles, entrenables, evaluables y desplegables, incorporando buenas prácticas de arquitectura, testing, rendimiento, MLOps y producción.

Equipos de MLOps, plataforma e infraestructura

Profesionales que gestionan GPUs, entornos, contenedores, pipelines, experiment tracking, inferencia, monitorización, serving, CI/CD, seguridad y ciclo de vida de modelos PyTorch.

Investigadores e I+D

Perfiles que necesitan prototipar arquitecturas, probar nuevas funciones de pérdida, personalizar entrenamientos, comparar experimentos y publicar resultados reproducibles con control técnico.

Arquitectos de IA y responsables técnicos

Personas que deben decidir cómo estructurar proyectos PyTorch, cuándo usar modelos preentrenados, cómo escalar entrenamiento, qué estrategia de despliegue elegir y cómo gobernar modelos en empresa.

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