Computación Distribuida e IA con Spark

Resumen

Obtendrás experiencia práctica en la construcción, entrenamiento y personalización de modelos utilizando TensorFlow y Keras. Comenzando con la implementación de redes simples a mano, este curso avanza hasta el uso de modelos avanzados preentrenados con aprendizaje por transferencia.

Completarás un mini-proyecto práctico sobre clasificación de imágenes, con la ayuda de orientación durante las horas de oficina.

Programa de estudio

• Introducción a la Computación Distribuida y la IA
Visión general de los principios de la computación distribuida
Introducción a Spark para el procesamiento de grandes volúmenes de datos
• Introducción a TensorFlow y Keras
Configuración del entorno de TensorFlow
Fundamentos de redes neuronales con TensorFlow
• Construcción de Redes Neuronales Simples
Implementación de redes neuronales manualmente usando Keras
Comprensión de capas, funciones de activación y funciones de pérdida
• Técnicas Avanzadas de TensorFlow
Personalización de modelos con técnicas avanzadas de TensorFlow
Implementación de callbacks, optimizadores y métricas
• Introducción a Spark para IA
Integración de Spark con TensorFlow
Uso de Spark para el entrenamiento distribuido de modelos
• Aprendizaje por Transferencia
Comprensión de modelos preentrenados
Ajuste fino de modelos con Keras
• Mini-Proyecto Práctico: Clasificación de Imágenes
Definición del problema y exploración de datos
Construcción y entrenamiento de un clasificador de imágenes con TensorFlow
Evaluación del rendimiento del modelo y optimización
• Laboratorios y Ejercicios Prácticos
Sesiones prácticas regulares para reforzar el aprendizaje
Guía paso a paso para implementar los conceptos enseñados
• Horas de Oficina
Sesiones programadas para orientación de proyectos y preguntas y respuestas
• Proyecto Final y Presentación
Completar el mini-proyecto de clasificación de imágenes
Presentación de los hallazgos del proyecto y lecciones aprendidas
• Conclusión del Curso y Próximos Pasos
Resumen de conceptos clave
Recomendaciones para un mayor aprendizaje y exploración en IA y computación distribuida

Asignaturas

Ciencia de Datos