Programa del Curso
Introducción
- TensorFlow 2.xfrente a versiones anteriores -- Novedades
Configuración de Tensoflow 2.x
Descripción general de TensorFlow Características y arquitectura de 2.x
Cómo funciona Neural Networks
Uso de TensorFlow 2.x para crear modelos de aprendizaje profundo
Análisis de datos
Preprocesamiento de datos
Creación de un modelo
Implementación de un clasificador de imágenes de última generación
Entrenamiento del modelo
Entrenamiento en un GPU frente a un TPU
Evaluación del modelo
Hacer predicciones
Evaluación de las predicciones
Depuración del modelo
Guardar un modelo
Implementación de un modelo en la nube
Implementación de un modelo en un dispositivo móvil
Implementación de un modelo en un sistema integrado (IoT)
Integración de un modelo con diferentes Languages
Solución de problemas
Resumen y conclusión
Requerimientos
- Experiencia en programación en Python.
- Experiencia con la línea de comandos de Linux.
Audiencia
- Desarrolladores
- Científicos de datos
Testimonios (4)
Los ejemplos y la paciencia del instructor
José Emilio Sánchez García - Universidad Autónoma Indígena de México
Curso - Natural Language Processing with TensorFlow
Tomasz really know the information well and the course was well paced.
Raju Krishnamurthy - Google
Curso - TensorFlow Extended (TFX)
Very updated approach or CPI (tensor flow, era, learn) to do machine learning.
Paul Lee
Curso - TensorFlow for Image Recognition
I liked the opportunities to ask questions and get more in depth explanations of the theory.