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 · 230 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
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
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.
Jose Felipe Estrada Ojeda
@jestrada5451·
La manera en que el docente se expresa
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
Jonathan Bernate Real
@jbernate3·
Aprender a trabajar con nuestras propias bases de datos.
Manuel Vicente Caldas Rodriguez
@manuel.caldas·
POCO A POCO VOY AVANZANDO
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!
David Alejandro Jorge Tasé
@djorgeext·
El curso está muy bien estructurado.
Mario Alberto Villalobos Díaz
@mario1992_unam·
Bastante bueno, si es mas avanzado pero muy practico los consejos que dieron de verdad son buenos, desconocia por completo el fine tuner.
rogelio cortez
@RogelioRosas·
Excelente curso
Raúl Mamani Cusi
@mc.raul86·
Muy buen curso,. muchas gracias
@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
Marcos Vargas Azero
@marcos-vargas-azero·
Este curso fue lo que buscaba para realizar mi Tesis universitaria. Gracias al Docente y al equipo de Platzi
Joseph Peña Quino
@josephpq·
muy buen curso
Jaime Andres Cardona Montero
@jaimeandrescardonam·
excelente
Daniel da Silva Jarque
@ddasilvajarque·
Gracias a al profesor, por el curso y a los compañeros, por sus aportaciones.
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
Laura Quintero
@lmarcela.quintero·
Es un curso complejo y largo, pero muy bien explicado.
Ronny Alejandro Capriles Marrero
@ronnyCapriles·
excelente profesor.
Emmanuel Angel Cabrera Navarrete
@emmanuel.gcav.59·
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
@leonanpinan-17·
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
@vegavladimir1992·
Excelente curso, lo recomiendo a todos
Dayron Naranjo
@dayronguti94·
Sin duda alguna, uno de los mejores cursos que he tomado en Platzi, 100 % rcomendado.
Germán Segovia
@germanrabino2020·
fue muy entretenido, muy amplio todo lo que se ve en el curso y muy claro!
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