Este curso básico de TensorFlow te enseñará a crear redes neuronales para Deep Learning o aprendizaje profundo.

Es una guía fácil con muchos ejemplos, para entener las complejidades del marco de TensorFlow de Google.

Este curso está repleto de ejemplos escritos en Python sobre Jupyter Notebook, para que puedas probarlos tu mismo.

Estos son los temas tratados en este curso de TensorFlow :

- Introduccion al Machine Learning

- Instalacion del entorno de trabajo

- Curso básico de Python sobre las librerías usadas en este curso:

- NumPy

- Pandas

- Matplotlib

- SciKit Learn

- Introducción a las redes neuronales (Deep Learning)

- Neuronas y perceptrones

- Funciones de activacion

- Funciones de coste

- Algoritmo del gradiente descendiente

- Practicar con una red neuronal en el navegador

- TensorFlow

- Introducción a TensorFlow

- Sintaxis básica de TensorFlow

- Grafos en TensorFlow

- Grafos por defecto

- Variables y placeholders

- Ejemplo de red neuronal - parte 1

- Ejemplo de red neuronal - parte 2

- Ejemplo de regresión simple con TensorFlow

- Ejemplo de clasificación con TensorFlow

- Ejemplo de regresión con TensorFlow - parte 1

- Ejemplo de regresión con TensorFlow - parte 2

- Ejemplo de regresión con TensorFlow - parte 3

- Redes Neuronales Convolucionales

- Introducción a las redes neuronales convolucionales

- MNIST - Base de datos de imágenes de dígitos escritos a mano

- Ejemplo con MNIST - Importar base de datos y mostrar una imagen

- Redes Neuronales Recurrentes

- Introducción a las redes neuronales recurrentes

- Ejemplo de una red neuronal recurrente con TensorFlow

- Ejemplo de series temporales - parte 1

- Ejemplo de series temporales - parte 2

- Ejemplo de series temporales - parte 3

- Bibiliotecas

- Estimator API

- Keras

Podrás obtener un certificado de la realización de este curso.

Tienes una garantía de devolución de 30 días, en el caso de que no quedes satisfecho con el curso.

Apúntate hoy y nos vemos en el curso!