Las redes son como cebollas - Aprendizaje profundo práctico con TensorFlow

Resumen

Tutorial práctico sobre cómo construir redes neuronales con TensorFlow para tareas de visión por computadora y procesamiento de lenguaje natural. Aprenda conceptos clave de aprendizaje profundo y adquiera experiencia práctica en la configuración de arquitecturas de redes.

Programa de estudio

• Introducción al Aprendizaje Profundo y TensorFlow
Visión general del aprendizaje profundo y redes neuronales
Introducción a TensorFlow y su ecosistema
• Configuración de Tu Entorno
Instalación de TensorFlow y bibliotecas esenciales
Resumen de Jupyter notebooks y Google Colab
• Fundamentos de Redes Neuronales
Capas, nodos y funciones de activación
Propagación hacia adelante y hacia atrás
Funciones de pérdida y optimización
• Construcción y Entrenamiento de Redes Neuronales con TensorFlow
Creación y compilación de modelos
Entrenamiento, evaluación y guardado de modelos
• Visión por Computadora Práctica con TensorFlow
Preprocesamiento y aumento de datos de imagen
Implementación de Redes Neuronales Convolucionales (CNNs)
Aprendizaje por transferencia con modelos pre-entrenados
Proyecto práctico: Clasificación de imágenes
• Procesamiento de Lenguaje Natural con TensorFlow
Preprocesamiento de datos de texto y tokenización
Implementación de Redes Neuronales Recurrentes (RNNs) y LSTMs
Uso de Transformers para tareas de PLN
Proyecto práctico: Clasificación de texto y análisis de sentimiento
• Ajuste Fino de Arquitecturas de Redes
Ajuste de hiperparámetros y optimización de modelos
Técnicas para reducir sobreajuste: regularización y dropout
• Despliegue y Monitoreo de Modelos
Exportación y despliegue de modelos con TensorFlow Serving
Fundamentos del monitoreo del rendimiento de modelos
• Consideraciones Éticas en IA y Aprendizaje Profundo
Sesgo en sistemas de IA
Mejores prácticas para el desarrollo ético de IA
• Proyecto Final
Construcción de una aplicación personalizada de aprendizaje profundo
Presentaciones y revisión por pares
• Conclusión del Curso y Próximos Pasos
Resumen de aprendizajes clave
Recursos para el aprendizaje continuo en aprendizaje profundo y TensorFlow

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Asignaturas

Charlas de Conferencia