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 · 235 opiniones
Romel Adilson Ávalos Ramos
@romelavalos69·
.
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
Itzá Alejandra Hernández Sequeira
@itza.hs·
Fue un excelente curso, agradezco sobretodo la introducción a tensor board y el preprocesamiento (aunque necesitamos mucho más profundidad en esto). También me pareció muy bien que Adonaí está activo resolviendo las preguntas en la sección de comentarios. Dicho esto, me hubiera gustado que se explicara cosas especìficas de tensorflow ya que algunas cosas fueron algo repetitivas si se vienen de previos cursos de redes neuronales. Ahora, en temas de edición se aprecian ciertos cortes de video por ejemplo: min 7.43 del video 16 o min 7.34 del video 22. También, tener todo en un mismo notebook era algo desordenado cuando uno regresaba al curso después de un día o dos ya que había que buscar entre el código las celdas que eran relevantes (run all no era opción porque habían muchos mofel.fit).
Eleva tu aprendizaje
Este curso es parte de estas rutas de aprendizaje
Ruta
Data Scientist
133 horas
31 Profes
¡Conviértete en Data Scientist! Domina el análisis de negocios, redes neuronales y más con cursos prácticos en Python, ML y Bases de Datos.
Ruta
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.
Ruta
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.
Comunidad
La comunidad es nuestro super poder
Contenido adicional creado por la comunidad que nunca para de aprender