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Comienza 30 June 2025 10:57

Termina 30 June 2025

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ML en Java - SÍ es posible

Desbloquea el potencial del aprendizaje automático en Java con nuestra guía completa. Esta sesión profundiza en poderosos frameworks basados en Java como Deeplearning4J, DJL y Tribuo, ofreciéndote perspectivas sobre cómo puedes aprovechar eficazmente estas herramientas para construir, guardar y desplegar modelos de aprendizaje automático. A t.
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Resumen

Desbloquea el potencial del aprendizaje automático en Java con nuestra guía completa. Esta sesión profundiza en poderosos frameworks basados en Java como Deeplearning4J, DJL y Tribuo, ofreciéndote perspectivas sobre cómo puedes aprovechar eficazmente estas herramientas para construir, guardar y desplegar modelos de aprendizaje automático.

A través de ejemplos del mundo real y comparaciones meticulosas, obtendrás una comprensión profunda de las capacidades y ventajas de usar Java para tareas de aprendizaje automático. Únete a nosotros para cerrar la brecha entre Java y el aprendizaje automático y descubre cómo puedes implementar soluciones de ML robustas y eficientes dentro de tus aplicaciones Java.

Programa de estudio

  • Introducción al Aprendizaje Automático en Java
  • Visión general del papel de Java en el aprendizaje automático
    Ventajas y desafíos de usar Java para ML
  • Frameworks de Aprendizaje Automático Basados en Java
  • Deeplearning4J
    Introducción e instalación
    Características y capacidades principales
    Proyecto de ejemplo: Construcción de una red neuronal
    Deep Java Library (DJL)
    Introducción e instalación
    Características y capacidades principales
    Proyecto de ejemplo: Clasificación de imágenes
    Tribuo
    Introducción e instalación
    Características y capacidades principales
    Proyecto de ejemplo: Modelo de regresión
  • Construcción de Modelos de ML en Java
  • Preprocesamiento de datos con Java
    Definición y entrenamiento de modelos
    Evaluación del rendimiento del modelo
  • Guardado y Despliegue de Modelos ML en Java
  • Serialización y deserialización de modelos
    Estrategias de despliegue para modelos de ML en Java
  • Ejemplos del Mundo Real y Comparaciones
  • Estudios de casos de aplicaciones de ML en Java
    Comparación de frameworks de ML en Java: rendimiento y casos de uso
  • Sesión Práctica: Desarrollo de una Aplicación Completa de ML en Java
  • Integración de múltiples frameworks
    Desarrollo de aplicaciones de extremo a extremo
  • Conclusión y Tendencias Futuras
  • El futuro de Java en el aprendizaje automático
    Tendencias y tecnologías emergentes
  • Recursos Adicionales y Aprendizaje Adicional
  • Libros recomendados, cursos en línea y documentación
    Recursos comunitarios y foros de apoyo

Asignaturas

Charlas de Conferencia