Este curso en línea gratuito sobre los modelos de aprendizaje automático de Tensor Flow comenzará con una introducción a los aspectos matemáticos del aprendizaje profundo. También conocerás los tensores que se utilizan en la práctica del aprendizaje automático, las operaciones tensoriales clave en el aprendizaje profundo y los conceptos básicos del entrenamiento y la regularización en el aprendizaje profundo. En este curso, se explica cómo crear canalizaciones de entrada para TensorFlow y los distintos métodos para

Luego, el curso presenta el proceso de procesamiento de texto con Tensorflow. También aprenderás sobre el concepto de tokenización, la función de los tokenizadores, la incrustación, las operaciones de texto y la conversión de cadenas. A continuación, aprenderá a cargar texto en conjuntos de datos, a codificar conjuntos de datos en números y a

Luego, el curso explica cómo crear un modelo de red neuronal para una tarea de clasificación de imágenes mediante la API Keras de Tensorflow. También aprenderás sobre la red neuronal de retroalimentación y el moderno conjunto de datos MNIST. Este curso analiza el proceso y la importancia de crear modelos para datos estructurados mediante la API de TensorFlow. También aprenderás sobre los tipos de columnas de características y demostrarás cómo transformar una columna a partir del marco de datos