Aprende los fundamentos de TensorFlow con Python para desarrollar modelos de Machine Learning e Inteligencia Artificial mediante proyectos y ejemplos prácticos inspirados en casos reales
Aprende Deep Learning con TensorFlow y Python desde cero y desarrolla una base sólida para crear modelos de Machine Learning e Inteligencia Artificial capaces de resolver problemas reales. A lo largo del curso comprenderás cómo funcionan las redes neuronales, cómo se construyen y cómo entrenarlas utilizando una de las librerías más influyentes del ecosistema de la IA.
El curso combina la teoría imprescindible con un enfoque eminentemente práctico. Trabajarás con Jupyter Notebooks, ejemplos paso a paso y proyectos basados en casos reales para aprender a diseñar, entrenar y evaluar modelos de Deep Learning. Todo el código, las transparencias y los materiales complementarios estarán disponibles para que puedas practicar y adaptar los ejemplos a tus propios proyectos.
Además de aprender a utilizar TensorFlow, descubrirás los principios que hay detrás del aprendizaje profundo: tensores, grafos computacionales, optimización, entrenamiento de redes neuronales y técnicas utilizadas en aplicaciones de clasificación, predicción y reconocimiento de patrones. Estos conocimientos te permitirán comprender cómo funcionan muchos de los sistemas de IA utilizados actualmente en la industria.
Tanto si ya tienes experiencia con Python como si estás dando tus primeros pasos en el mundo del Deep Learning, este curso te proporcionará una metodología clara para avanzar desde los conceptos fundamentales hasta la implementación de soluciones más avanzadas. Al finalizar, contarás con los conocimientos y la práctica necesarios para aplicar Deep Learning a proyectos de ciencia de datos, inteligencia artificial y análisis predictivo.
Aprende a utilizar TensorFlow para desarrollar modelos de Deep Learning e Inteligencia Artificial utilizando el lenguaje de programación Python.
Descubre cómo funcionan los tensores, los grafos computacionales y el flujo de datos para construir soluciones escalables de Machine Learning.
Diseña, entrena y evalúa redes neuronales artificiales para resolver problemas de clasificación, predicción y regresión.
Desarrolla modelos basados en las principales técnicas de Machine Learning y Deep Learning mediante ejemplos prácticos y casos reales.
Construye modelos de Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP) para tareas como la detección de spam, clasificación de texto y generación de contenido.
Aprende a utilizar redes neuronales convolucionales (CNN) para procesar imágenes y desarrollar aplicaciones de Computer Vision.
Descubre cómo implementar algoritmos capaces de transformar imágenes mediante transferencia de estilo artístico inspirada en grandes pintores.
Trabaja con Jupyter Notebooks y ejemplos completos para aplicar los conocimientos adquiridos a problemas reales de Inteligencia Artificial.
Finaliza el curso con los conocimientos necesarios para crear tus propios modelos de IA y continuar avanzando en el desarrollo de soluciones basadas en redes neuronales.
Matemático, Instructor Certificado de Unity, e Instructor Online que ha formado a más de 600.000 estudiantes en todo el mundo en diferentes plataformas como Udemy y Platzi. CEO de Frogames Formación e impulsor de esta plataforma, aportando todo su conocimiento en Matemáticas, Machine Learning, Videojuegos, IA o Blockchain entre otros.
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