Course Summary
This course is an introduction to TensorFlow, a popular open-source machine learning library. Students will learn how to build deep learning models, train them, and deploy them in real-world applications.Key Learning Points
- Learn the basics of TensorFlow and how to build deep learning models
- Understand how to train models using TensorFlow
- Deploy TensorFlow models in real-world applications
Job Positions & Salaries of people who have taken this course might have
- USA: $112,000
- India: ₹1,400,000
- Spain: €42,000
- USA: $112,000
- India: ₹1,400,000
- Spain: €42,000
- USA: $96,000
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- Spain: €30,000
- USA: $112,000
- India: ₹1,400,000
- Spain: €42,000
- USA: $96,000
- India: ₹900,000
- Spain: €30,000
- USA: $140,000
- India: ₹2,200,000
- Spain: €50,000
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Learning Outcomes
- Build and train deep learning models using TensorFlow
- Deploy TensorFlow models in real-world applications
- Understand the basics of machine learning and neural networks
Prerequisites or good to have knowledge before taking this course
- Programming experience in Python
- Basic understanding of linear algebra and calculus
Course Difficulty Level
IntermediateCourse Format
- Self-paced
- Online
- Video lectures
- Hands-on exercises
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- Python for Data Science
- Deep Learning Specialization
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Description
Este curso se enfoca en aprovechar la flexibilidad y facilidad de uso de TensorFlow 2.x y Keras para compilar, entrenar e implementar modelos de aprendizaje automático. Aprenderá sobre la jerarquía de la API de TensorFlow 2.x y conocerá los componentes principales de TensorFlow mediante ejercicios prácticos. Le mostraremos cómo trabajar con conjuntos de datos y columnas de atributos. Aprenderá a diseñar y compilar una canalización de datos de entrada de TensorFlow 2.x. Adquirirá experiencia práctica en la carga de arreglos de NumPy, imágenes y datos de texto con tf.data.Dataset, así como de datos de CSV con Pandas. También adquirirá experiencia práctica en la creación de columnas de atributos numéricas, categóricas, agrupadas en depósitos y con hash.
Outline
- Introducción al curso
- Introducción al curso
- Primeros pasos con Google Cloud y Qwiklabs
- Introducción a TensorFlow
- Introducción a TensorFlow
- Jerarquía de la API de TensorFlow
- Componentes de TensorFlow: Tensores y variables
- Introducción al lab: Introducción a los tensores y las variables
- Introducción al lab: Escritura de programas de TensorFlow de bajo nivel
- Lecturas
- Introducción a TensorFlow
- Jerarquía de la API
- Tensores y variables
- Diseñe y compile una canalización de datos de entrada de TensorFlow
- Descripción general
- Trabajo en la memoria y con los archivos
- Preparación de los datos para el entrenamiento de modelos
- Introducción al lab: Carga de datos de CSV y NumPy
- Introducción al lab: Carga de datos de imágenes
- Introducción al lab: Columnas de atributos
- Introducción al lab opcional: TFRecord y tf.Example
- Entrenamiento en grandes conjuntos de datos con la API de tf.data
- Introducción al lab: Manipulación de datos con la API de Dataset de TensorFlow
- Introducción al lab opcional: Análisis de funciones mediante la Validación de datos de TensorFlow y la visualización de facetas
- Lecturas
- TEST DE PRÁCTICA: Preparación de los datos para el entrenamiento de modelos
- Entrenamiento en grandes conjuntos de datos con la API de tf.data
- Diseñe y compile una canalización de datos de entrada
- Entrenamiento de redes neuronales con TensorFlow 2 y la API secuencial de Keras
- Descripción general
- Funciones de activación
- Funciones de activación: Dificultades para evitar la propagación inversa
- Redes neuronales con la API secuencial de Keras
- Introducción al lab: API secuencial de Keras
- Lecturas
- Funciones de activación
- Redes neuronales con TF2 y Keras
- Entrenamiento de redes neuronales con TensorFlow 2 y la API funcional de Keras
- Redes neuronales con la API funcional de Keras
- Regularización: Aspectos básicos
- Regularización: L1, L2 y de interrupción anticipada
- Regularización: De retirados
- Entrega de modelos en la nube
- Introducción al lab: API funcional de Keras
- Lecturas
- La API funcional de Keras
- Regularización
- Entrega de modelos en la nube
- Resumen
- Resumen del curso
- Preguntas del test relacionadas con TODAS las lecciones
- Course Slide
- Resumen del curso
Summary of User Reviews
Learn the basics of TensorFlow in Spanish with this introductory course. Users rave about the course's clear explanations and hands-on practice. However, some have found the course to be too basic and lacking in depth.Key Aspect Users Liked About This Course
Clear explanations and hands-on practicePros from User Reviews
- Great introduction to TensorFlow
- Good for beginners
- Easy to follow
- Lots of hands-on practice
- Instructor provides clear explanations
Cons from User Reviews
- Not enough depth for advanced users
- Some programming experience required
- Limited real-world application examples
- Lacks advanced topics
- No certificate of completion
Google Cloud Training
4.4 Raiting
Intro to TensorFlow en Español
- 4.4
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Este curso se enfoca en aprovechar la flexibilidad y facilidad de uso de TensorFlow 2. x y Keras para compilar, entrenar e implementar modelos de aprendizaje automático....
Intro to TensorFlow en Français
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Ce cours va vous expliquer comment exploiter la flexibilité et la facilité d'utilisation de TensorFlow 2. x et de Keras pour créer, entraîner et déployer des modèles de machine learning....
