Aprendizaje profundo con TensorFlow

Resumen

Desbloquea el potencial de TensorFlow con nuestra sesión en profundidad sobre aprendizaje profundo. Diseñado tanto para entusiastas como para profesionales, este evento te guiará a través de los principios básicos de TensorFlow, brindándote la oportunidad de crear tus propios modelos de aprendizaje profundo.

Participa en discusiones interactivas, donde los conocimientos teóricos se encuentran con la aplicación práctica.

Desarrolla las habilidades necesarias para incorporar la IA en tus proyectos de manera efectiva y mantente a la vanguardia en el rápidamente cambiante panorama tecnológico.

Este programa se presenta en YouTube bajo las categorías de Cursos de Inteligencia Artificial y Charlas de Conferencias, haciéndolo accesible a una audiencia global ansiosa por mejorar su destreza técnica y comprensión de la IA.

Programa de estudio

• Introducción al Aprendizaje Profundo y TensorFlow
Visión general del Aprendizaje Profundo
Introducción a TensorFlow
Configuración del entorno de TensorFlow
• Conceptos Básicos de TensorFlow
Tensores y Operaciones
Grafos y Sesiones
Variables y Placeholders
• Redes Neuronales con TensorFlow
Redes Neuronales Profundas (DNN)
Funciones de Activación
Funciones de Pérdida y Optimización
• Manejo de Datos
Importación y Preprocesamiento de Datos
APIs y Tuberías de Conjuntos de Datos
Técnicas de Aumento de Datos
• Redes Neuronales Convolucionales (CNNs)
Arquitectura de CNN
Mapas de Características y Pooling
Construcción de CNNs con TensorFlow
• Redes Neuronales Recurrentes (RNNs)
Comprensión de RNNs y LSTMs
Procesamiento de Datos de Secuencia
Implementación de RNNs en TensorFlow
• Modelos Avanzados de Aprendizaje Profundo
Técnicas de Aprendizaje por Transferencia
Redes Generativas Adversarias (GANs)
Autoencoders y Aprendizaje No Supervisado
• Evaluación y Ajuste del Modelo
Métricas de Evaluación de Modelo
Estrategias de Ajuste de Hiperparámetros
Validación Cruzada y Sobreajuste
• Despliegue de Modelos de TensorFlow
Guardado y Carga de Modelos
TensorFlow Serving
Integración de Modelos en Aplicaciones
• Proyectos Prácticos
Proyecto 1: Clasificación de Imágenes con CNNs
Proyecto 2: Análisis de Sentimientos con RNNs
Proyecto 3: Construcción de un GAN para Generación de Imágenes
• Conclusión y Direcciones Futuras
Revisión de Conceptos Clave
Tendencias Emergentes en Aprendizaje Profundo
Recursos para Aprendizaje Continuado

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Asignaturas

Charlas de Conferencia