¿Qué voy aprender?

  • Dominar TensorFlow 2.0 de Google para construir, entrenar, probar y desplegar modelos de Redes Neuronales Artificiales (RNA).

  • Aprende a desarrollar modelos de RNA y a entrenarlas mientras aprovechas la potencia de las GPU y las CPU.

  • Despliega los modelos de RNA en la práctica utilizando el servicio TensorFlow 2.0.

  • Aprende a visualizar los modelos en forma gráfica y a evaluar su rendimiento durante el entrenamiento usando Tensorboard.

  • Comprender la teoría y las matemáticas subyacentes a las redes neuronales artificiales y las redes neuronales convolucionales (RNA).

  • Aprender a entrenar los pesos y sesgos de las redes y seleccionar las funciones de transferencia adecuadas.

  • Entrenar redes neuronales artificiales (RNA) usando métodos de retropropagacion y de descenso en gradiente.

  • Optimizar los hiperparámetros de las RNA, como el número de capas ocultas y neuronas, para mejorar el rendimiento de la red.

  • Aplicar las RNA para realizar tareas de regresión como predicciones de precios de viviendas y predicciones de ventas/ingresos.

  • Evaluar el rendimiento de los modelos de RNA entrenados para realizar tareas de regresión utilizando KPI (indicadores clave de rendimiento) como el error medio absoluto, el error medio cuadrado y el error medio cuadrado de la raíz, R-cuadrado y R-cuadrado ajustado.

  • Evaluar el rendimiento de los modelos de RNA entrenados para tareas de clasificación utilizando KPI como la exactitud, la precisión y el recuerdo.

  • Aplicar Redes Neuronales Convolucionales para clasificar imágenes.

  • Entrenar una RNA simple para convertir la lectura de la temperatura en grados Celsius a Fahrenheit

  • (Ejercicio): Entrenar a Feedforward ANN para predecir los ingresos/ventas

  • Como consultor inmobiliario, predecir los precios de las casas usando RNA (Tarea de Regresión)

  • Como dueño de un negocio, predecir el uso de la bicicleta de alquiler (Tarea de regresión)

  • Desarrollar Redes Neurales Artificiales en el campo médico para realizar tareas de clasificación como la detección de la diabetes (Tarea de clasificación)

  • Desarrollar modelos de IA para realizar análisis de sentimientos y analizar las opiniones de los clientes en línea.

  • Capacitar a los modelos de aprendizaje profundo de LeNet para realizar la clasificación de las señales de tráfico.

  • Entrenar a la CNN para realizar la clasificación de imágenes usando el conjunto de datos de Cifar-10


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¿A quién está dirigido?

  • Los científicos de datos que quieren aplicar sus conocimientos en los estudios de casos del mundo real

  • Desarrolladores de la Inteligencia Artificial

  • Investigadores de la Inteligencia Artificial

Requisitos

  • Una PC y conexion a Internet


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Descripción del curso

La tecnología de la IA está experimentando un crecimiento exponencial y está siendo ampliamente adoptada en las industrias de la salud, defensa, banca, juegos, transporte y robótica.

El propósito de este curso es proporcionar a los estudiantes conocimientos prácticos de construcción, formación, prueba y despliegue de redes neuronales artificiales y modelos de aprendizaje profundo utilizando TensorFlow 2.0.

El curso proporciona a los estudiantes experiencia práctica en la formación de Redes Neuronales Artificiales y Redes Neuronales Convolucionales utilizando un conjunto de datos del mundo real utilizando TensorFlow 2.0. Este curso cubre varias técnicas de manera práctica, los proyectos incluyen pero no se limitan a:


(1) Capacitar en Redes Neuronales

(2) Desarrollar redes neuronales artificiales

(3) Entrenar modelos de aprendizaje profundo para realizar tareas de clasificación de imágenes como detección de rostros, clasificación de moda

(4) Desarrollar modelos de Inteligencia Artificial para realizar análisis de sentimientos y analizar las opiniones de los clientes.

(5) Realizar la visualización de los modelos de IA y evaluar su desempeño

(6) Desplegar los modelos de IA


El curso está dirigido a los estudiantes que quieran obtener una comprensión fundamental de cómo construir y desplegar modelos en Tensorflow 2.0. Se recomiendan conocimientos básicos de programación.

Los estudiantes que se matriculen en este curso dominarán las técnicas de Inteligencia Artificial y de Aprendizaje Profundo y podrán aplicar directamente estos conocimientos para resolver problemas desafiantes del mundo real utilizando el nuevo TensorFlow 2.0 de Google.

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