En este módulo aprenderá sobre el software esencial para el aprendizaje de máquinas y cubre temas como ¿Qué es el aprendizaje automático?; Conceptos básicos de aprendizaje de máquinas; Instalación de Anaconda; Atom y plugins.

En este módulo aprenderá acerca de los conceptos básicos de Python, y cubre temas como variables en Python; funciones de Python, Conditionals and Loops; Python Arrays y Tuples; Módulos en Python.

En este módulo aprenderá acerca de la modelización de la clasificación y cubre temas como la instalación de SciKit-Learn; Iris Flower Dataset; Dataset Features y Labels; Preparando datos; Training a Classifier; Testing Prediction Accuracy; Building a Classifier.

En este módulo aprenderá sobre redes neuronales convolucionales y cubre temas tales como Instalación de Keras y PIP; Preparación del conjunto de datos; Utilización secuencial; Proceso secuencial; Formación de los datos; Modelo ML principal.

En este módulo aprenderá acerca de la creación de la aplicación y cubre temas como la creación de la interfaz; el dibujo en pantalla; la importación de Core ML; la utilización de ML básico; Visualización de resultados de predicción.

En este módulo aprenderá acerca de los conceptos básicos de Core ML y cubre temas como, por ejemplo, Core ML Photo Analysis; New Xcode Project; Building the ImageVC; ImageCell and Subclass; Food Items Helper File; Custom Grid; Importación de modelos ML; Passing In Images; Handling Prediction Results. NOTA: El tema de video final es un reto de aprendizaje para desarrollar una nueva función para la aplicación.