TensorFlow. Curso de TensorFlow para Deep Learning y Python

🚀 Aprende a usar TensorFlow con este Curso Completo de Deep Learning y Python 🧠✨

¿Qué te espera en este Curso?

📘 Descripción del Curso: Este curso básico de TensorFlow te introducirá en el universo de las Redes Neuronales para Deep Learning o Aprendizaje Profundo, utilizando Python y la poderosa biblioteca TensorFlow. Con una guía fácil y llena de ejemplos prácticos en Jupyter Notebook, este curso está diseñado para entender las complejidades del marco de TensorFlow de Google y aplicar tus conocimientos en proyectos reales.

Temas Principales:

• Introducción al Machine Learning: Comprenderás los fundamentos y conceptos clave del aprendizaje automático.

  • Instalación del entorno de trabajo: Configurarás tu espacio de trabajo para comenzar con TensorFlow.

• Curso Básico de Python: Familiarizarás con las librerías essenciales que te ayudarán a trabajar eficientemente en TensorFlow.

  • NumPy, Pandas, Matplotlib y SciKit Learn: Dominarás estas herramientas básicas antes de sumergirte en el aprendizaje profundo.

• Introducción a las Redes Neuronales: Aprenderás desde los fundamentos básicos hasta la implementación de redes neuronales, comprendiendo cada componente.

  • Neuronas y perceptrones, Funciones de activación, Funciones de coste, Algoritmo del gradiente descendiente: Analizarás cómo estos elementos interaccionan para aprender patterns en los datos.
  • Practicarás con una red neuronal en el navegador para ver las capacidades prácticas de TensorFlow.

• TensorFlow Profundo Dive: Explorarás las sintaxis y características clave de TensorPlaceholder, Variables y Graphs para construir tus propias redes neuronales.

  • Ejemplos detallados de red neuronal, regresión simple y clasificación: Implementarás y entenderás cada paso con ejemplos claros y comprensibles.

• Redes Neuronales Convolucionales (CNNs): Descubrirás cómo las CNNs pueden procesar y reconocer patrones en datos visuales.

  • MNIST: Trabajarás con la famosa base de datos de imágenes de dígitos escritos a mano, practicando el reconocimiento de imágenes.

• Redes Neuronales Recurrentes (RNNs): Aprenderás sobre redes que pueden modelar secuencias de datos, como series temporales y texto.

  • Ejemplos prácticos de series temporales: Te mostraremos cómo predecir datos en series temporales con TensorFlow.

• Bibliotecas Adicionales: Se familiarizarás con la Estimator API y Keras, dos poderosas interfaces para construir y entrenar modelos de aprendizaje automático.

¿Qué te Beneficiará del Curso?

• Certificado de Finalización: Demostrarás tu compromiso y conocimiento al completar el curso.
• Garantía de Devolución de 30 Días: Si no estás satisfecho con el curso, podrás obtener un reembolso.

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