¡Python en 3 Horas! [+ Aprendizaje Automático y Aprendizaje Profundo]

Resumen

¡Cambia a Python, aprende los fundamentos del aprendizaje automático y desarrolla modelos de aprendizaje profundo usando TensorFlow todo en 3 horas! Lo que aprenderás:

1.

Programación en Python 3+ usando Google Colab:

nodos gratuitos de CPU, GPU y TPU por un instructor de Johns Hopkins. 2. Fundamentos del aprendizaje automático, incluyendo aprendizaje supervisado por un instructor de Johns Hopkins. 3.

Programación de clasificación y regresión de aprendizaje profundo usando TensorFlow por un instructor de Johns Hopkins. 4. Desarrollo limitado de redes neuronales convolucionales usando TensorFlow por un instructor de Johns Hopkins. 1.1.

Instructor del curso ---------------------------------------------------------- Mi nombre es Mohammad H. Rafiei, Ph.D.

Soy investigador e instructor en la Universidad Johns Hopkins, Facultad de Ingeniería, y en la Universidad Estatal de Georgia, Departamento de Ciencias de la Computación. También soy el fundador de MHR Group LLC en Georgia, una empresa de análisis de datos, donde trabajamos con varios investigadores nacionales e internacionales en diferentes instituciones para abordar desafíos persistentes en Ciencias de la Computación, Ingeniería y Medicina, utilizando técnicas avanzadas de aprendizaje automático y optimización.

Es un gran placer para mí servir como instructor en Udemy, ayudando a miles de estudiantes e investigadores en todo el mundo a aprender Python y aprendizaje automático. 1.2. ¿Este curso es adecuado para ti? ---------------------------------------------------------- Quieres (1) aprender Python, (2) aprender y aplicar inteligencia artificial de aprendizaje automático en Python, (3) ejecutar Python en computadoras en la nube gratuitas con CPU, GPU y TPU, (4) no quieres instalar ningún software voluminoso en tu computadora, (5) quieres hacer todo esto en menos de 3 horas, (6) y quieres que este curso sea 100% garantizado con devolución de dinero.

Si ese es el caso, ¡estás en el lugar correcto! En menos de 3 horas, este curso te enseñará:

Python 3+ desde cero (no se requiere instalación; todo en computadoras en la nube gratuitas de Google) Conceptos generales de aprendizaje automático y redes neuronales Cómo desarrollar modelos de aprendizaje automático usando TensorFlow en Python 3+ Cómo investigar tus problemas en Python Este curso te ayuda si:

Eres un principiante en Python interesado en aprender Python y usar Python para desarrollar modelos de aprendizaje automático en menos de 3 horas.

Estás interesado en usar computadoras en la nube gratuitas y poderosas con CPU y GPU para desarrollar y ejecutar tus códigos de Python. Casi donde sea que estés en el mundo, Google te dará acceso remoto gratuito a sus computadoras.

Procesadores de CPU, GPU y TPU gratuitos para desarrollar y ejecutar tus códigos de Python ¡gratis! Solo necesitas tener Gmail (gratuito) y Google Chrome (también gratuito) instalado en tu sistema operativo.

No importa cuál sea tu sistema operativo. No se requiere software voluminoso, solo el navegador web Google Chrome.

Casi todas las computadoras más baratas del mercado pueden manejar Google Chrome, por lo que no se requiere un sistema informático significativo. No tienes o tienes poco conocimiento de Python, estás interesado en aprender Python y quieres practicar problemas de aprendizaje automático en Python, todo en menos de 3 horas.

Podrías no tener o tener poco conocimiento de Python; ¡se te enseñará! Podrías no tener o tener poco conocimiento de aprendizaje automático o redes neuronales; ¡se te enseñará y las practicarás en Python!

Estás muy ocupado y no tienes tiempo para pasar por un curso de 25 horas que te enseña muchas bases de programación rudimentarias. Necesitas materiales óptimos en la menor cantidad de tiempo para ayudarte a conducir Python por ti mismo.

Prefieres no instalar software, editores o programas adicionales complicados en tu computadora para ejecutar Python. Puedes tener una computadora vieja y oxidada, pero es capaz de ejecutar la última versión de Google Chrome (es decir, el navegador web gratuito de Google).

Tu computadora tiene memoria limitada para ejecutar scripts de programación o tiene un disco duro limitado para instalar software voluminoso y complicado. Te beneficiarás más si estás familiarizado con al menos un lenguaje de programación basado en computación, como MATLAB, R, C, C++, C#, etc., y deseas cambiar a o aprender Python.

No vamos a explicar, por ejemplo, qué es un "bucle for", pero veremos cómo crear, por ejemplo, "bucles for" en Python. No estamos explicando qué es un array o una matriz. 1.4.

Descripción del curso ---------------------------------------------------------- 180 minutos en 12 conferencias:

Conferencia 01:

Introducción al curso (Conferencia 02:

Gmail, Chrome y Google Colab (~11 minutos) Conferencia 03:

Operaciones, funciones integradas y tipos de datos (~20 minutos) Conferencia 04:

Bucles, scripts condicionales y funciones (~16 minutos) Conferencia 05:

Numpy y Pandas para el procesamiento de datos (~28 minutos) Conferencia 06:

Matplotlib y Seaborn para visualizaciones de datos (~10 minutos) Conferencia 07:

Repositorios de datos y división de datos en el aprendizaje automático (~15 minutos) Conferencia 08:

Procesamiento y calibraciones de datos en el aprendizaje automático (~13 minutos) Conferencia 09:

Breve introducción a las redes neuronales (~11 minutos) Conferencia 10:

TensorFlow Keras para redes neuronales de regresión (~16 minutos) Conferencia 11:

TensorFlow Keras para redes neuronales de clasificación (~13 minutos) Conferencia 12:

¡Emprende el camino por tu cuenta! (~9 minutos) 1.5. Tu contribución ---------------------------------------------------------- Por favor, escribe una reseña sobre este curso; luego, podemos modificarlo y mejorarlo.

Si encuentras este curso interesante, por favor refiérelo a tus amigos y colegas. 1.6. Agradecimientos ---------------------------------------------------------- Quiero agradecer a mi esposa, Fatemeh, por todo su apoyo en el desarrollo de este curso.

Quiero agradecer a mi amigo y hermano, Ahmad Mohammadshirazi, estudiante de doctorado en ciencias de la computación en la Universidad Estatal de Ohio, por ayudarme en la edición de videos de este curso.

Programa de estudio

• Introducción a Python
Visión general de Python: ¿Por qué Python para IA?
Configuración de tu entorno
Conceptos básicos de Python: Variables, tipos de datos y operadores
Estructuras de control: Sentencias If, bucles
Funciones y módulos
Estructuras de datos básicas: Listas, diccionarios, conjuntos
• Introducción a Python para Ciencia de Datos
Introducción a bibliotecas: NumPy y Pandas
Manipulación y análisis de datos con Pandas
Visualización de datos con Matplotlib y Seaborn
• Introducción al Aprendizaje Automático
Fundamentos del Aprendizaje Automático
Visión general de Scikit-Learn
Aprendizaje supervisado: Regresión y clasificación
Aprendizaje no supervisado: Clustering y reducción de dimensionalidad
• Introducción al Aprendizaje Profundo
¿Qué es el Aprendizaje Profundo?
Visión general de redes neuronales
Introducción a TensorFlow y Keras
Construcción de una red neuronal simple con Keras
• Aplicaciones prácticas y cierre
Proyecto práctico: Modelo simple de aprendizaje automático
Proyecto práctico: Modelo básico de aprendizaje profundo
Recursos para continuar aprendiendo
Sesión de preguntas y respuestas y comentarios
• Conclusión
Resumen de conceptos clave
Hoja de ruta para progresar en IA y Ciencia de Datos

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Enseñado por

Mohammad H. Rafiei

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Asignaturas

Programación