Curso sobre construcción de modelos de aprendizaje con TensorFlow
En este curso sobre construcción de modelos de aprendizaje con TensorFlow, 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). En él, 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, especialmente a aquellas personas que trabajen con modelos de aprendizaje y quieran seguir estudiando o ampliando conocimientos. Por tanto, 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 te recomendamos que poseas un nivel medio del idioma para poder aprovechar al máximo el programa ofrecido (ver cursos de inglés gratis). Aun así, contarás con subtítulos en español y otros idiomas para que te sea más sencillo comprenderlo.
También debes 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. Tiene una duración de 5 semanas, con un tiempo de dedicación al estudio de 4 a 5 horas semanales.
Con él aprenderás a explicar conceptos fundamentales de TensorFlow, como las funciones principales, las operaciones y las canalizaciones de ejecución. También describirás cómo se puede utilizar TensorFlow en el ajuste de curvas, regresión, clasificación y minimización de funciones de error.
Por otro lado, comprenderás diferentes tipos de arquitecturas profundas, como redes convolucionales, redes recurrentes y codificadores automáticos. Asimismo, aplicarás TensorFlow para retropropagación para ajustar los pesos y los sesgos mientras se entrenan 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 impartido por IBM. 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. Aun así, tienes la posibilidad de cursarlo de forma completamente gratuita con una beca. Te contamos cómo conseguirlo en este enlace.
Si deseas obtener un certificado de participación o finalización, deberás superar el contenido del curso y abonar la tasa correspondiente a 45 €. De esta manera, podrás recibir una certificación académica por parte de la International Business Machines Corporation (IBM).
Para continuar con tu aprendizaje en este campo, es posible que también te resulten de interés este curso de aprendizaje automático con Python o este otro curso de aprendizaje automático para sanidad. Ambos son completamente gratuitos.
