Sin duda disfruté mucho este curso de los mejores que he visto de la Escuela de Data Science, por mi parte tienes las 5 estrellas más que ganadas, muchas gracias por la enseñanza y además espero que Platzi siga sacando más cursos así de calidad.
Cómo utilizar TensorFlow 2.0 con Python
Redes neuronales con TensorFlow
Introducción a TensorFlow 2.0
Manejo y preprocesamiento de datos para redes neuronales
Uso de data pipelines
Cómo cargar bases de datos JSON
Cargar bases de datos CSV y BASE 64
Preprocesamiento y limpieza de datos
Keras datasets
Datasets generators
Aprende a buscar bases de datos para deep learning
Cómo distribuir los datos
Crear la red neural, definir capas, compilar, entrenar, evaluar y predicciones
Optimización de precisión de modelos
Métodos de regularización: overfitting y underfitting
Recomendaciones prácticas para ajustar un modelo
Métricas para medir la eficiencia de un modelo: callback
Monitoreo del entrenamiento en tiempo real: early stopping y patience
KerasTuner: construyendo el modelo
KerasTuner: buscando la mejor configuración para tu modelo
Almacenamiento y carga de modelos
Almacenamiento y carga de modelos: pesos y arquitectura
Criterios para almacenar los modelos
Fundamentos de aprendizaje por transferencia
Introducción al aprendizaje por transferencia
Cuándo utilizar aprendizaje por transferencia
Carga de sistemas pre-entrenados en Keras
API funcional de Keras
Uso sistemas pre-entrenados de TensorFlow Hub
Resultados de entrenamiento
Introducción a variables relevantes del TensorBoard
Análisis y publicación de resultados del entrenamiento
Introducción al despliegue de modelos en producción
Siguientes pasos con deep learning
No tienes acceso a esta clase
¡Continúa aprendiendo! Únete y comienza a potenciar tu carrera
Si ya tienes una cuenta,
Convierte tus certificados en títulos universitarios en USA
Antes: $249
$209
Paga en 4 cuotas sin intereses
Termina en:
16 Días
4 Hrs
8 Min
12 Seg
Siguientes pasos con deep learning
28/28Recursos
A través de los módulos profesionalizamos el ciclo de vida de la creación del código de un proyecto de Machine Learning. A través de las sesiones aprendimos:
- Carga de bases de datos en múltiples formatos.
- Generación de modelos de Deep Learning.
- Optimizadores y regularizadores.
- Callbacks personalizados e inteligentes.
- Buscadores inteligentes de hiperparámetros (Keras tuner).
- Uso de redes pre-entrenadas (transfer learning).
- Carga y descarga de configuraciones.
- Análisis gráficos con TensorBoard.
- Introducción y tips en la puestra a producción.
El aprendizaje nunca para, por lo que puedes indagar sobre redes neuronales convolucionales, data augmentation, formatos TF Records, despliegue en producción y Computer Vision.
Algunos de estos tópicos ya se encuentran en la plataforma, el resto estarán a tu servicio en menos tiempo del que crees. ¡Nunca pares de aprender!
Contribución creada por Sebastián Franco Gómez.
Aportes 14
Preguntas 0
Ordenar por:
me anoto a todos los cursos…
Muy interesante el curso, queda todo un mundo nuevo por descubrir.
Muy buen curso. Si alguien está interesado en realizar investigación con miras a publicar, le dejo mi contacto: https://www.linkedin.com/in/gibrangc/
De los mejores cursos que he tomado en Platzi, he aprendido demasiado
Definitivamente unos de los mejores cursos que he tomado en Platzi
En este curso aprendimos, un conjunto completo de habilidades y conocimientos para desarrollar, entrenar, optimizar, y desplegar modelos de Machine Learning de manera efectiva y profesional. !gracias excente curso y un buen docente¡
Demasiado completo el curso, y el profe está bien bacano. La verdad que muy buen curso.
Muy buen curso profesor. Muchas gracias. Pocos profesores dedican tiempo en los comentarios para responder a dudas de los alumnos
que buen curso, se disfruta mucho cuando un profe da temas complicados en formas fáciles de entender
Exelente curso.Completo, panorámico,profundo y revelador. Con un gran dominio de los que se expone. Cada clase un bucear por los diamantes de la IA
Excelente curso.Uno de los mejores sin lugar a dudas.Terminé la escuela de data science y el curso refinó y dio más panorama a todo lo que aprendí. Muy revelador. Cinco estrellas y quedo corto.
Uno de los mejores cursos que he tomado en Platzi c:
Simplemente maravilloso el curso.
¿Quieres ver más aportes, preguntas y respuestas de la comunidad?