¡MEGAOFERTA de mayo! 🤩 Imperdible: ¡25% off en certificados y diplomas!Termina en  : : :

¡Aprovecha el descuento ya!
Explorar
es
LMS

Su Verificación de Aprendizaje

Esto es para verificar que Soroush Bijani ha completado el curso Diploma en aprendizaje automático práctico con Tensor Flow en Alison.

Soroush Bijani

ID de Alison: 37914278

Curso Completado: Diploma en aprendizaje automático práctico con Tensor Flow

Fecha de Finalización: 17 de diciembre 2025

Correo Electrónico: [email protected]

Tiempo Total de Estudio: 30h 10m

Puntaje de prueba final:

Los cursos de Alison requieren al menos
80% para aprobar la evaluación final

89%
Horas CPD Completadas:

Horas de aprendizaje aprobadas por CPD
completadas a través de este curso

29-31h

Información del Curso

Conoce los fundamentos del aprendizaje automático y la aplicación de TensorFlow en este curso en línea gratuito.

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.

Módulos Completados

Módulo 1: Introducción a Tensorflow
Módulo 2: Conceptos de aprendizaje automático
Módulo 3: Canalizaciones de datos y procesamiento de textos
Módulo 4: Creación de modelos de aprendizaje automático
Módulo 5: Diploma en aprendizaje automático práctico con Tensor Flow: primera evaluación
Módulo 6: Red neuronal convolucional
Módulo 7: Formación e integración
Módulo 8: Introducción a las redes neuronales recurrentes
Módulo 9: Entrenamiento y personalización
Módulo 10: Diploma en aprendizaje automático práctico con Tensor Flow: segunda evaluación
Módulo 11: Evaluación del curso

¿Por qué necesita su verificación de aprendizaje?



professional/learner-record.learner_verification.Save