Este curso en línea gratuito sobre aprendizaje automático práctico con TensorFlow comenzará por presentarte el concepto de aprendizaje automático y la descripción general de TensorFlow. Aprenderás sobre los pasos del proceso de aprendizaje automático, la regresión logística y la función de pérdida en el aprendizaje automático. También conocerá el descenso de gradientes, las variaciones del descenso de gradientes, la visualización mediante aprendizaje automático y la matriz de confusión
.
A continuación, el curso presenta el concepto de tensores y su relevancia. Aprenderá sobre los fundamentos matemáticos del aprendizaje profundo. También aprenderás a crear canalizaciones de datos para TensorFlow, así como a procesar textos con TensorFlow. A continuación, conocerás los modelos de aprendizaje automático, la clasificación de textos, el sobreajuste y el subajuste, la regresión y
la arquitectura del modelo de red neuronal.
A continuación, el curso explica el significado de la red neuronal por convolución y el aprendizaje por transferencia. También aprenderá sobre la agrupación y la clasificación y visualización de imágenes. Este curso explica con gran detalle la API de estimación, los árboles potenciados, así como la incrustación de palabras y su aplicación. Este curso también explica la personalización de TensorFlow, la escritura de una capa personalizada y la formación distribuida de Tensorflow. Este curso no se ha actualizado con el uso de modelos de IA generativa
, como ChatGPT.
Conoce lo que aprenderás en este curso gratuito
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