Nivel Avanzado
28 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
Co-Founder y CTO en SwitchAI
Opiniones del curso
4.9 · 236 opiniones
Luis Carlos Prada Socha
@luiscarlosps93·
Curso muy completo con muy buena explicación y congruencia en la metodología y flujo de enseñanza desde lo básico a lo complejo y desde el inicio del proceso al final del proceso
Osvaldo Trejo
@osvaldo07·
Un gran curso el cual ayudo a poder aprender un poco mas sobre redes neuronales, espero con ansias los demas cursos
Francisco Gibrán García Candelario
@gibran.gc·
Muy buen curso para conocer cómo almacenar modelos, usar modelos pre-entrenados y conocer el uso de datasets generators. El docente explica bien y es preciso en los conceptos. Los ejemplos están relacionados entre sí y la complejidad va aumentando poco a poco.
José Arturo Cuadra
@jose-arturo-gaona·
Este curso es mas que excelente, muchas gracias por compartir, los ejemplos son muy buenos y didacticos
Eleva tu aprendizaje
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133 horas
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164 horas
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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
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Utiliza redes neuronales para entrenar modelos con grandes cantidades de datos. Crea proyectos avanzados de inteligencia artificial.
Comunidad
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