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Tensorflow 2.0: Guía completa para el Nuevo Tensorflow

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Crea soluciones sorprendentes de Deep Learning e Inteligencia Artificial y súbelas a producción con TensorFlow 2.0. HOT & NEW

Tensorflow 2.0: Guía completa para el Nuevo Tensorflow
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117 students enrolled
Created by Juan Gabriel Gomila Salas, Hadelin de Ponteves, Kirill Eremenko, SuperDataScience Team, Luka Anicin

What you'll learn
  • Cómo utilizar TensorFlow 2.0 en Data Science
  • Diferencias importantes entre TensorFlow 1.X y TensorFlow 2.0
  • Cómo implementar Redes Neuronales Artificiales en TensorFlow 2.0
  • Cómo implementar Redes Neuronales Convolucionales en TensorFlow 2.0
  • Cómo implementar Redes Neuronales Recurrentes en TensorFlow 2.0
  • Cómo construir tu propia aplicación de Transfer Learning en TensorFlow 2.0
  • Cómo construir un bot que actúe como un broker comprando y vendiendo acciones utilizando Reinforcement Learning (Deep-Q Network)
  • Cómo construir un pipeline de Machine Learning al completo en Tensorflow 2.0
  • Cómo crear una validación de datos y pre procesado de datasets automáticos utilizando TensorFlow Data Validation y TensorFlow Transform
  • Poner en producción un modelo TensorFlow 2.0
  • Cómo crear una API que clasifique imágenes con Flask y TensorFlow 2.0
  • Cómo acceder a un modelo deTensorFlow en un servidor con RESTful API
Requirements
  • Algunos básicos de Matemáticas como por ejemplo saber qué es la diferenciación o el gradiente
  • La programación básica en Python que puedes aprender en el curso de Estadística Descriptiva o el de ML de la A a la Z
¡Bienvenido al curso de Tensorflow 2.0!

Se acaba de lanzar TensorFlow 2.0. El lanzamiento introduce muchas características que simplifican el modelo de desarrollo y los procesos de mantenimiento. Desde el punto de vista educativo, potencia el entendimiento de la gente simplificando en gran medida los conceptos complejos. Desde el punto de vista de la industria, los modelos son mucho más sencillos de entender, mantener y desarrollar.

El Aprendizaje Profundo o Deep Learning es una de las áreas de mayor crecimiento de la Inteligencia Artificial. En los últimos años, se ha probado que los modelos de Deep Learning, incluso los más simples, pueden resolver tareas difíciles y complejas. Ahora que la novedad del Deep Learning ha pasado (seguro que ya has tomado algún curso mío sobre esta materia), la gente empieza a querer utilizar su poder y potencial para mejorar sus productos.

El curso se estructura de modo que se cubren todos los temas desde el modelado de redes neuronales y su entrenamiento hasta su puesta en producción.

En la Parte 1 del curso, aprenderás sobre la infraestructura tecnológica que utilizaremos a lo largo del curso (Sección 1) y lo básico de la librería TensorFlow 2.0 y su sintaxis (Sección 2).

En la Parte 2 de este curso, indagaremos en el apasionante mundo del aprendizaje profundo. Durante esta parte del curso, implementarás varios tipos de redes neuronales (Redes Neuronales Artificiales [Sección 3], Redes Neuronales Convolucionales [Sección 4], Redes Neuronales Recurrentes [Sección 5]). Al final de esta parte, en la Sección 6, aprenderás y construirás un ejemplo de Transfer Learning que da unos resultados impresionantes en clasificación de imágenes de perros y gatos con una red neuronal entrenada por Google.

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