¿Qué voy aprender?

  • Cómo usar Tensorflow 2.0

  • Implementar redes neuronales artificiales

  • Implementar redes neuronales convolucionales

  • Implementar redes neuronales recurrentes

  • Construir su propia aplicación de aprendizaje de transferencia en Tensorflow 2.0

  • Poner un modelo de TensorFlow 2.0 en producción

  • Servir un modelo de TensorFlow con RESTful API


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¿A quién está dirigido?

  • Ingenieros de Aprendizaje Profundo que quieren aprender Tensorflow 2.0

  • Ingenieros de Inteligencia Artificial que quieren expandir sus habilidades de aprendizaje profundo.

  • Los científicos de la computación que quieren entrar en la emocionante área de Aprendizaje Profundo e Inteligencia Artificial

  • Los científicos de datos que quieren llevar sus habilidades de inteligencia artificial al siguiente nivel

  • Los expertos en IA que quieren ampliar el campo de aplicaciones

  • Desarrolladores de Python que quieren entrar en la emocionante área de Aprendizaje Profundo e Inteligencia Artificial

  • Los ingenieros que trabajan en tecnología y automatización

  • Los empresarios y compañías que quieren adelantarse al juego

  • Estudiantes en programas relacionados con la tecnología que quieren seguir una carrera en Ciencia de los Datos, Aprendizaje de Máquinas o Inteligencia Artificial

  • Cualquier persona apasionada por la Inteligencia Artificial

Requisitos

  • Algunos fundamentos matemáticos como saber qué es una diferenciación o un gradiente

  • Fundamentos de Programacion Python


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Descripción del curso

El Aprendizaje Profundo es una de las áreas de más rápido crecimiento de la Inteligencia Artificial.

El curso está estructurado de manera que cubre todos los temas desde el modelado de redes neuronales y el entrenamiento para ponerlo en producción.

Profundizaremos en el apasionante mundo del aprendizaje profundo. A través de esta parte del curso, implementará varios tipos de redes neuronales

  • Red neuronal completamente conectada

  • Red neuronal convolutiva

  • Red neuronal recurrente

Al final de esta parte, aprenderá y construirá su propia aplicación de Aprendizaje de Transferencia (Crearemos uuna red neuronal usando la Red Neuronal de Google) que logra resultados de estado del arte (SOTA) en el conjunto de datos de Perros vs. Gatos.

De una manera muy fácil, aprenderá y creará su propia API de clasificación de imágenes que puede soportar millones de solicitudes por día!

Hoy en día es cada vez más popular tener un modelo de Aprendizaje Profundo dentro de una aplicación Android o iOS, pero las redes neuronales requieren mucha potencia y recursos!

Ahí es donde la biblioteca de TensorFlow Lite entra en juego. Aprenderás a optimizar y convertir cualquier red neuronal para que sea adecuada para un dispositivo móvil.

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Reseñas

Valoraciones
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