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Curso de Machine Learning con Tensorflow

Aprende a desarrollar una aplicación que permita crear una red neuronal en TensorFlow.

¿Qué voy a aprender con este curso?

TensorFlow es una biblioteca de código abierto para aprendizaje automático a través de un rango de tareas. Nace para satisfacer las necesidades de Google en crear sistemas capaces de construir y entrenar redes neuronales para detectar y descifrar patrones y correlaciones, análogos al aprendizaje y razonamiento usados por los humanos.

Objetivos

Al finalizar el curso, el alumno será capaz de desarrollar una aplicación que permita crear una red neuronal en TensorFlow.

¿A quién va dirigido?

Este curso está dirigido a cualquier programador que quiera conocer los conceptos fundamentales de aprendizaje automático.

Duración
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Requisitos
Dominio de los conceptos básicos de programación y cierta experiencia de codificación en Python.
Bonificación FUNDAE

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Temario

1

¿Qué es el Machine Learning?

  • Introducción al aprendizaje automático
  • Tipos de aprendizaje automático
  • Aprendizaje supervisado y aprendizaje no supervisado
  • Construir un modelo de machine learning
  • Regularización
  • Regresión logística
2

Estableciendo el entorno de trabajo

  • Instalación en Linux
  • Primer código de Deep Learning
  • Uso de Google Collab
  • Instalación en Windows
3

Introducción a Tensorflow

  • Introducción
  • Tipos de formatos de ficheros en Tensorflow
  • Model Layout
  • Función Loss y gradiente descendente
4

Introducción a redes neuronales

  • Introducción
  • Percepción
  • Sintaxis básica
  • Gráficos
  • Variables y placeholders
  • Creación de una red neuronal
  • Regresión
  • Clasificación
5

Preprocesamiento

  • Introducción
  • Preprocesamiento básico
  • Estandarización
  • Tratando datos categóricos
  • Codificamiento binario
6

Red neuronal convolucional

  • Introducción
  • MNIST Data
  • Primeros pasos en MNIST
  • Teoría CNN
  • CNN y MNIST
7

Redes neuronales recurrentes

  • Introducción a RNN
  • Manual de creación de RNN
  • RNN y TensorFlow
  • Word2Vec
  • GRU
  • LSTM
8

Redes neuronales profundas con Abstraction API de TensorFlow

  • Introducción
  • API Estimator
  • Keras
  • Layers
  • Tensorboard
9

AutoEncoders

  • Conceptos básicos de AutoEncoders
  • Reducción dimensional con Linear AutoEncoder
  • Linear AutoEncoder PCA
  • Stacked AutoEncoder
  • Introducción
  • GAN Code
11

Backpropagation

  • Estructura para la red neuronal
  • Función de activación
  • Red neuronal
  • Capas
  • Ejecución
  • Train
12

Tensorflow en la nube de Google

  • Ejecutar TensorFlow en la nube
  • Preparando el dataset
  • Ejecutando el modelo
  • GCP
13

TensorFlow usando Cloud ML Engine

  • Datalab
  • Creaciónde querys (BigQuery)
  • La función Experiment
  • Introducción a Cloud MLE
  • Usando Cloud MLE
  • El Servicio de Entrenamiento
  • El Servicio de Predicció
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