Nivel Avanzado
29 clases
4 horas de contenido
12 horas de práctica
Desarrolla modelos de redes neuronales usando TensorFlow. Aprende a cargar y preprocesar datos, entender el ciclo de la IA, aplicar transfer learning y optimizar modelos con técnicas como regularización y callbacks. Ideal para mejorar tus competencias en deep learning.
Manejo y preprocesamiento de datos para redes neuronales
- 3
Carga y Procesamiento de Bases de Datos en Inteligencia Artificial
02:48 min - 4
Carga de Bases de Datos JSON desde GCP en Google Colab
10:25 min - 5
Codificación Base64 y Gestión de Imágenes en Google Colab
12:50 min - 6
Preprocesamiento y limpieza de datos
12:15 min - 7
Keras datasets
10:14 min - 8
Datasets generators
18:36 min - 9
Aprende a buscar bases de datos para deep learning
04:14 min - 10
Cómo distribuir los datos
06:50 min - 11
Crear la red neural, definir capas, compilar, entrenar, evaluar y predicciones
14:35 min
Optimización de precisión de modelos
- 12
Métodos de regularización: overfitting y underfitting
11:16 min - 13
Recomendaciones prácticas para ajustar un modelo
12:00 min - 14
Métricas para medir la eficiencia de un modelo: callback
08:18 min - 15
Monitoreo del entrenamiento en tiempo real: early stopping y patience
07:04 min - 16
KerasTuner: construyendo el modelo
13:54 min - 17
KerasTuner: buscando la mejor configuración para tu modelo
08:45 min
Almacenamiento y carga de modelos
Fundamentos de aprendizaje por transferencia
Resultados de entrenamiento
Profes del curso
Conoce quién enseña el curso
Adonaí Vera
Co-Founder y CTO en SwitchAI
🧠 Certificado en TensorFlow.
🎦 Experto en visión computacional.
👥Organizador de TensorFlow User Group.
Proyecto del curso
Modelo para detección de lenguaje de señas
Entrena un modelo de redes neuronales para la detección de lenguaje de señas de letras del abecedario. Utiliza TensorFlow para detectar las clases de cada una de las letras con las bases de visión artificial.
Ver proyectosoftware y recursos necesarios
- Google Colab o Kaggle.
Opiniones del curso
4.9 · 229 opiniones
Carlos García Almodóvar
@cargadovar·
El contenido del curso me ha entusiasmado. Se profundiza bastante en la generación de modelos de redes neuronales. Además, el aprendizaje por transferencia me ha resultado muy interesante. El profesor excelente, con una enorme capacidad de transmitir conocimientos.
frank hurtado
@frandak2·
muy buen curso, que digo muy bueno, excelente curso que te va dejando a tono del dia a dia laboral de como se trabaja con una rede neuronal
Axel Corona
@Axel_atelier·
Por Dios santo que este curso es el mejor que tiene platzi hasta el momento. Es una joya, una obra maestra la manera en que el profesor explica cada caso a fondo, a su vez no deja nada por alto por más básico que sea. Este curso devuelve las ganas de estudiar ya que hay algunos en donde ´sólo se la pasan leyendo código´ y este no. Podría dedicarme a estudiar redes neuronales sólo por este curso.
Cristian Camilo Polanco Sierra
@cristian23x·
De los mejores cursos que he tomado durante la ruta de aprendizaje, todo muy claro, bien explicado ojala se animen a sacar un curso de puesta en producción ya que en el curso solo se dio una introducción al final del mismo.
NOE GIOVANNI ALBA SUAREZ
@ngasbit·
Me gusto mucho el curso me ha dado las bases para continuar con mi proyecto
Jose Felipe Estrada Ojeda
@jestrada5451·
La manera en que el docente se expresa
Jonathan Bernate Real
@jbernate3·
Aprender a trabajar con nuestras propias bases de datos.
Julian villegas araujo
@julianva·
genial el curso, el profe maneja muy bien el tema, se le nota la experiencia con el procesamiento de imágenes, a la espera de los cursos anunciados por el profe Adonaí Vera.
luis fernando Tapia
@Luisf718·
woooww, me encanto este curso, el profesor tiene una forma de explicar increible y no puedo esperar a que esten disponibles los cursos que menciono al final, el que mas me emociona es el de como llevar nuestros modelos a producción
Juan Diego Velásquez Pinzón
@jvelasquezpi·
Se me hizo un poco pesado el curso, me gustaria que sea mas dinamico y quizas ver la aplicacion en distintas areas y datasets
Einar López Altamirano
@einarlop·
Excelente curso y docente! Totalmente recomendado! Posibles mejoras: En las últimas clases hay algunos temas desactualizados, sería bueno que se ajustaran a las ultimas versiones de Keras y Tensorflow
@gdam1712·
Siendo honesto, este es uno de los mejores cursos que he tomado en Platzi, a pesar de ya tener unos años me parece el instructor es 10/10
EDWING ALFONSO ARENAS RUEDA
@tank335·
la tematica es muy buena y los materiales aportan muy bien al estudiante
Oscar Alfonzo Medrano Yilalys
@oscaralfonzomedranoyilalys·
Un curso excepcional y muy práctico. Cubre de manera concisa y efectiva temas clave como el preprocesamiento de datos con Keras Datasets y la eficiencia de los Dataset Generators, una herramienta fundamental para manejar grandes volúmenes de datos. La sección de optimización y el uso de técnicas como Early Stopping y KerasTuner son muy valiosas para mejorar el rendimiento de los modelos. Lo que más me gustó fue el enfoque en la aplicación práctica, especialmente con los modelos pre-entrenados y el transfer learning. Finalmente, las lecciones sobre cómo almacenar y reutilizar modelos hacen que el conocimiento sea completamente aplicable en proyectos reales. ¡Muy recomendable!
Mauricio Peñuela Aristizábal
@mauricio.penuela·
El docente es muy bueno y explica todos los conceptos con claridad y pedagogía.
David Alejandro Jorge Tasé
@djorgeext·
El curso está muy bien estructurado.
Rogelio Valadez
@rogeliozedalav004·
muy buen curso
Pierre Igor Chiroque Lozada
@pierreigorchl·
Bastante enfocado en el preprocesamiento
Luis Horacio Ríos Carrillo
@luis.h.rios.c·
Un gran curso! Aunque ya tiene algo de tiempo no fue necesario hacer o buscar muchos cambios para que el código funcionara
Maya Rivero
@mayariverojimenez·
El docente explicó todo el material de forma sencilla y clara.
Michael Esquivel
@michaelesquivel100·
Calidad de persona y calidad de curso
Mauricio Combariza
@mauriciocombariza·
Excelente clase
@crafpinedoj·
Un gran curso sobre ingeniería de las redes neuronales, mostrando estrategias para el manejo de requerimientos y formas de utilidad en el entrenamiento.
jonathan damian peña
@jonathan87·
contenido brutal y bien explicado
Mario Alexander Vargas Celis
@MarioAlexanderCelisVargas·
muy buen curso para redes neuronales
Carlos Perilla
@carlos7736·
Las bases de las redes neuronales con Tensorflow
José Gabriel Gonzalez Zarate
@jose-gabriel-gonzalez-zarate·
Excelente curso, con ejemplos practicos para entender bien el funcionamiento de las redes neuronales
Angel Ojeda
@angel_dev65·
EXCELENTE CURSO, realmente en mi camino para convertirme en computer vision engineer realmente me ayudo muchisimo!
Irving Hernández
@irving.hernandez.ag·
De los mejores cursos que he tomado en Platzi. Más así de completos y con esta calidad de profesores, por favor! Gracias por tanto
Federico Arias
@f_ariassuarez·
muy bueno! practico y aplicabale a la vida real
Eleva tu aprendizaje
Este curso es parte de estas rutas de aprendizaje
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Data Scientist
133 horas
31 Profes
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Machine Learning Engineer
164 horas
37 Profes
Integra inteligencia artificial en el software de un producto y mejora su desempeño con sistemas de machine learning.
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Deep Learning con Python
33 horas
7 Profes
Utiliza redes neuronales para entrenar modelos con grandes cantidades de datos. Crea proyectos avanzados de inteligencia artificial.
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