Este curso está pensado para aprender a utilizar TensorFlow utilizando la versión 1.14 del mismo, por tanto no te recomiendo que instales la versión 2 o superior porque hay muchísimos cambios de sintaxis.
Combina TensorFlow en Python para programar tus algoritmos de ML e IA con ejemplos prácticos del mundo en varios campos
pip install tensorflow==1.14
Bienvenido al Curso completo de Tensorflow para Machine Learning, Deep Learning y IA utilizando Python!
En este curso veremos todos los trucos de cómo iniciarse y llegar a utilizar la librería de Google TensorFlow para crear redes neuronales aritificiales para resolver problemas de Machine Learning, Deep Learning y Inteligencia Artificial! El objetivo del curso es llegar a entender las complejidades de TensorFlow empezando por las bases e ir construyendo algoritmos y ejemplos basados en casos reales para luego poder utilizarlo en tu día a día de trabajo. Al final del mismo tendrás tanto control sobre TensorFlow que tú único problema será que tendrás muchos algoritmos implementados para resolver las tareas de forma muy pero que muy eficiente!! El curso te servirá como guía completa para interiorizar y saber usar TensorFlow para tus propios análisis de datos, casos de estudio y conociendo las últimas técnicas que existen en el mundo del Machine Learning y el Deep Learning!
En el curso explicaremos la teoría necesaria para ir directos a implementaciones prácticas que puedas usar, todas ellas en Notebooks de Jupyter en Python que podrás descargar desde el primer día desde el repositorio de Github junto con el resto de notas, transparencias y materiales extras del curso. Así mismo tendrás retos y ejercicios para ir expandiendo tus conocimientos de todo lo que vayamos viendo durante el curso para que puedas practicar más allá de lo visto en clase.
En el curso cubriremos todo tipo de temas desde cero hasta ser un profesional
Fundamentos de TensorFlow y su sintaxis
Regresión Lineal y Logística
Support Vector Machines
Técnicas de Nearest-Neighbors para clasificación y regresión
Redes Neuronales para catalogar imágenes o predecir valores de series temporales
Procesamiento Natural del Lenguaje con Bag of Words, TF-IDF, Skip gramas, Word2Vec...
Redes Neuronales Convolucionales
Redes Neuronales Recurrentes
TensorFlow en producción
y mucho más!!
Una pregunta que te harás va a ser: si ya he hecho los cursos de R y Python de Juan Gabriel Gomila, ¿por qué debo tomar este curso de TensorFlow?
TensorFlow es una librería open source útil para cálculos numéricos utilizando grafos con flujo de datos entre sus nodos. Los nodos representan operaciones matemáticas, mientras que las aristas representan los arrays de datos multidimensionales (llamados tensores) que se conectan entre las operaciones. La arquitectura es tan flexible que nos ayuda a implementar miles de algoritmos en una o varias CPUs, GPUs, en servidores, en PCs de sobre mesa, portátiles, dispositivos móviles... y todo con una sola API. ¿Increíble verdad? Originalmente, TensorFlow fue un proyecto desarrollado por investigadores e ingenieros del equipo de Machine Learning de Google, el llamado Google Brain Team para sus propios algoritmos de machine learning, inteligencia artificial y redes neuronales profundas, pero hicieron tan gran trabajo, que se convirtió en la herramienta genérica que puede ser usada en una gran cantidad de dominios adicionales como los comentados anteriormente que forman parte del curso también!
Además, miles de compañías de todo el mundo lo utilizan como parte de su sistema de recomendación, predicción y clasificación como por ejemplo Airbnb, Ebay, Dropbox, Snapchat, Twitter, Uber, Udemy SAP, Qualcomm, IBM, Intel, y por supuesto, Google!
Con este curso te podrás convertir en todo un gurú del machine learning y complementar todo lo aprendido en el resto de cursos con Juan Gabriel, así que espero que te apuntes y nos vemos en las clases online!
What you’ll learn Utilizar y saber programar con la librería TensorFlow 1.14 Conocer la estructura y funcionamiento de la librería TensorFlow de Google en Python Saber implementar diversos algoritmos del mundo del Machine Learning y la Inteligencia Artificial con TensorFlow Elaborar gráficos de computación para entender las fases de los algoritmos en TensorFlow Desarrollar algoritmos de procesamiento natural del lenguaje como por ejemplo predicción de SPAM o redacción de textos con estilo literario Trabajar con imágenes y a procesarlas con redes neuronales de convolución, elaborando como práctica un algoritmo que pintará una imagen como Van Gogh ¿Hay requisitos para realizar el curso? Se recomienda tener una fuerte base de programación en Python Es recomendable tener unas fuertes bases de estadística y álgebra lineal (o haber tomado los cursos previos de Juan Gabriel) Es muy recomendable haber cursado los cursos de Machine Learning y de Inteligencia Artificial de Juan Gabriel ¿Para quién es este curso? Iniciados en la librería TensorFlow que quieran saber como funcionan los tensores en Python Estudiantes de los cursos de Estadística, Machine Learning y Inteligencia Artificial que quieran llevar las habilidades al máximo exponente usando TensorFlow Estudiantes de ingeniería, master o doctorado que necesiten usar TensorFlow en sus proyectos de la universidad Empresas de todo tipo de sector que utilicen herramientas de Machine Learning que quieran implementar TensorFlow en producción Desarrolladores de Python que quieran expandir sus habilidades en el mundo del Machine Learning