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
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.
4.9 · 229 opiniones


Carlos García Almodóvar
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
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


Cristian Camilo Polanco Sierra
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
Me gusto mucho el curso me ha dado las bases para continuar con mi proyecto

Axel Corona
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.

Jonathan Bernate Real
Aprender a trabajar con nuestras propias bases de datos.


Julian villegas araujo
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
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


Jose Felipe Estrada Ojeda
La manera en que el docente se expresa


Manuel Vicente Caldas Rodriguez
POCO A POCO VOY AVANZANDO


Pierre Igor Chiroque Lozada
Bastante enfocado en el preprocesamiento

Brandon F Vargas Garcia
Muy buen curso, completo y con buen enfoque


rogelio cortez
Excelente curso


Raúl Mamani Cusi
Muy buen curso,. muchas gracias

Marcos Vargas Azero
Este curso fue lo que buscaba para realizar mi Tesis universitaria. Gracias al Docente y al equipo de Platzi

José Gabriel Gonzalez Zarate
Excelente curso, con ejemplos practicos para entender bien el funcionamiento de las redes neuronales


Angel Ojeda
EXCELENTE CURSO, realmente en mi camino para convertirme en computer vision engineer realmente me ayudo muchisimo!

german mauricio neira vargas
Excelente curso


Ronny Alejandro Capriles Marrero
excelente profesor.


Emmanuel Angel Cabrera Navarrete
Excelente curso, la explicación en cada modulo, así como el seguimiento practico ayuda a entender e implementar las CNN de forma mas intuitiva.

Leonardo Pinango
Lo mejor de este curso fue el analisis profundo delas redes neuronales y la explicacion detallada linea de codigo lo cual le da un plus

Vladimir Marcos Vega
Excelente curso, lo recomiendo a todos


Dayron Naranjo
Sin duda alguna, uno de los mejores cursos que he tomado en Platzi, 100 % rcomendado.

Germán Segovia
fue muy entretenido, muy amplio todo lo que se ve en el curso y muy claro!

DIEGO ALONSO ROJAS VERA
grande adonai

Carlos Isaias Quiala González
Las explicaciones del profesor así como el flujo de trabajo que enseña para trabajar con redes neuronales

Karla Margarita Muñoz Rico
Adonai es un excelente profesor, es de los mejores cursos que he tomado


Ruben Dario Troche Piñanez
Muy bueno y muy interesante el curso. Gracias Totales Profesor y Platzi por agregarme valor.


David Sosa Olea
Hermoso curso, excelente profesor


Miguel Angel Ortiz
Muy buen curso
Este curso es parte de estas rutas de aprendizaje




Data Scientist
¡Conviértete en Data Scientist! Domina el análisis de negocios, redes neuronales y más con cursos prácticos en Python, ML y Bases de Datos.




Machine Learning Engineer
Integra inteligencia artificial en el software de un producto y mejora su desempeño con sistemas de machine learning.




Deep Learning con Python
Utiliza redes neuronales para entrenar modelos con grandes cantidades de datos. Crea proyectos avanzados de inteligencia artificial.
La comunidad es nuestro super poder
Contenido adicional creado por la comunidad que nunca para de aprender





