Curso sobre construcción de modelos de aprendizaje con TensorFlow

Aprender Gratis | Curso sobre construcción de modelos de aprendizaje con TensorFlow

En este curso de IBM, usarás la biblioteca de TensorFlow para aplicar el aprendizaje profundo a diferentes tipos de datos con el fin de resolver problemas del mundo real. También conocido como redes neuronales, el aprendizaje profundo se encarga de acceder a un gran número de datos que redes profundas no son capaces de capturar de forma fácil, o descubrir estructuras ocultas.

Este curso gratuito está ofrecido e impartido por International Business Machines Corporation (IBM), aprenderás que las redes neuronales superficiales no pueden capturar fácilmente la estructura relevante en, por ejemplo, imágenes, sonido y datos textuales. Las redes profundas son capaces de descubrir estructuras ocultas dentro de este tipo de datos.

¿A quién está dirigido el curso sobre construcción de modelos de aprendizaje con TensorFlow?

Este curso de IBM está destinado a todo el público en general, aquellos que trabajen con modelos de aprendizaje y quieran seguir estudiando o ampliando conocimientos. Será de especial interés para personas que trabajen o estudien las áreas de programación.

El curso solo se encuentra disponible en inglés, por lo que recomendamos que poseas un nivel medio del idioma para poder aprovechar al máximo el programa ofrecido (ver cursos de inglés gratis).

También debes de contar con un ordenador con conexión estable a Internet para acceder al contenido del curso de forma online.

¿Qué aprenderás en el curso sobre construcción de modelos de aprendizaje con TensorFlow?

Samaya Madhavan, Jeremy Nilmeier, Romeo Kienzler y Alex Aklson, son los profesores encargados de impartir este curso que tiene una duración de 5 semanas, con un tiempo de dedicación del estudio de 4 a 5 horas de trabajo semanal. Aprenderás a explicar conceptos fundamentales de TensorFlow, como las funciones principales, las operaciones y las canalizaciones de ejecución.

Describirás cómo se puede utilizar TensorFlow en el ajuste de curvas, regresión, clasificación y minimización de funciones de error. Comprenderás diferentes tipos de arquitecturas profundas, como redes convolucionales, redes recurrentes y codificadores automáticos. Aplicarás TensorFlow para retropropagación para ajustar los pesos y los sesgos mientras se entrena las redes neuronales.

Para realizar el curso, contarás con todos los materiales y recursos necesarios, que estarán a tu completa disposición de forma totalmente gratuita.

Los temas a tratar a lo largo del curso son:

  • Introducción
  • Modelos de aprendizaje supervisados
  • Los modelos de aprendizaje supervisados II
  • Modelos de aprendizaje profundo sin supervisión
  • Los modelos de aprendizaje profundo no supervisados ​​(continuación) y escalado

Acceso al curso sobre construcción de modelos de aprendizaje con TensorFlow

Accede al curso sobre construcción de modelos de aprendizaje con TensorFlow siguiendo el enlace anterior. Tanto la inscripción como la participación, están habilitadas de forma totalmente gratuita.

Este curso al ser de Coursera, tiene un periodo de validez gratuito de 7 días y tienes la posibilidad de cursarlo de forma completamente gratuita de forma becada en este enlace.

Si deseas obtener un certificado de participación o finalización, deberás superar el contenido del curso y abonar la tasa correspondiente a 41€, podrás recibir una certificación académica por parte de la International Business Machines Corporation (IBM), para la expedición de tu certificado.

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