Domina el desarrollo de soluciones de Deep Learning e Inteligencia Artificial con TensorFlow 2.0 y aprende a desplegar modelos de forma eficiente en entornos de producción
TensorFlow es uno de los frameworks más utilizados para desarrollar soluciones de Deep Learning e Inteligencia Artificial con Python. En este curso aprenderás a crear redes neuronales desde cero, entrenarlas con datos reales y desplegarlas en producción utilizando las herramientas más importantes del ecosistema de TensorFlow.
A lo largo del curso construirás proyectos prácticos con redes neuronales artificiales (ANN), redes convolucionales (CNN), redes recurrentes (RNN), Transfer Learning y Aprendizaje por Refuerzo (Deep Q-Learning). Comprenderás no solo cómo funcionan estos modelos, sino también cuándo utilizarlos y cómo aplicarlos para resolver problemas reales de clasificación, predicción y toma de decisiones.
Además del entrenamiento de modelos, aprenderás todo el flujo de trabajo de un proyecto profesional de Machine Learning. Descubrirás cómo validar y transformar datos con TensorFlow Extended (TFX), crear APIs con Flask, servir modelos mediante TensorFlow Serving, optimizar redes neuronales para dispositivos móviles con TensorFlow Lite y acelerar el entrenamiento utilizando múltiples GPUs.
Este curso está pensado para desarrolladores de Python, científicos de datos, ingenieros de Machine Learning y cualquier persona que quiera dominar TensorFlow desde sus fundamentos hasta su uso en entornos de producción. Combina teoría, ejemplos prácticos y proyectos completos para que adquieras experiencia aplicable desde el primer día.
Si quieres aprender a desarrollar soluciones de Inteligencia Artificial de principio a fin, entender el funcionamiento interno de las redes neuronales y llevar tus modelos desde un notebook hasta aplicaciones reales capaces de atender miles o millones de peticiones, este curso te proporcionará las habilidades necesarias para conseguirlo.
Aprende a utilizar TensorFlow para desarrollar modelos de Deep Learning, comprendiendo su sintaxis, flujo de trabajo y las principales novedades respecto a versiones anteriores.
Implementa Redes Neuronales Artificiales (ANN), Convolucionales (CNN) y Recurrentes (RNN) para resolver problemas reales de clasificación, predicción y análisis de datos.
Reutiliza modelos preentrenados para crear soluciones de clasificación de imágenes con mayor precisión y reduciendo el tiempo de entrenamiento.
Crea un agente basado en Deep Reinforcement Learning capaz de aprender estrategias de compra y venta de acciones mediante Deep Q-Learning.
Automatiza la validación, transformación y preparación de datos utilizando TensorFlow Extended (TFX), TensorFlow Data Validation y TensorFlow Transform.
Aprende a servir modelos mediante TensorFlow Serving y a construir APIs escalables capaces de gestionar un gran volumen de peticiones.
Desarrolla servicios REST con Flask para integrar modelos de Deep Learning en aplicaciones web y consumirlos desde cualquier cliente.
Convierte y optimiza redes neuronales con TensorFlow Lite para ejecutar modelos de IA de forma eficiente en dispositivos Android e iOS.
Descubre cómo acelerar el entrenamiento distribuyendo redes neuronales entre múltiples GPUs y servidores para afrontar proyectos de mayor tamaño.
Ligency Team est une équipe internationale d'experts en programmation, intelligence artificielle, science des données et technologie, fondée par Kirill Eremenko et Hadelin de Pontevés, créateurs de certains des cours les plus populaires au monde dans ces disciplines. Avec des millions d'étudiants et une équipe pluridisciplinaire de plus de 20 professionnels, notre mission est d'offrir une formation pratique et de haute qualité qui aide les personnes de tous niveaux à développer des compétences technologiques pertinentes. Depuis 2018, nos cours sont disponibles en espagnol grâce à la collaboration avec Juan Gabriel Gomila et Frogames Formación, rapprochant le meilleur contenu éducatif de la communauté hispanophone.
Mathématicien, Instructeur Certifié Unity et Instructeur en Ligne qui a formé plus de 600 000 étudiants dans le monde sur différentes plateformes comme Udemy et Platzi. PDG de Frogames Formación et promoteur de cette plateforme, apportant toutes ses connaissances en Mathématiques, Machine Learning, Jeux Vidéo, IA ou Blockchain entre autres.
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