Fundamentos de redes neuronales con TensorFlow y Keras

Este curso desmitifica los fundamentos de las redes neuronales y proporciona las habilidades prácticas necesarias para construir modelos funcionales utilizando el marco estándar de la industria TensorFlow. Al finalizar, tendrá una comprensión sólida de cómo funcionan las redes neuronales y la capacidad de implementar un flujo de trabajo completo de aprendizaje automático, desde la preparación de datos hasta la evaluación de modelos, utilizando herramientas modernas. Lo que aprenderás: * Comprender la arquitectura fundamental de las redes neuronales artificiales (RNA), incluidas las capas, los pesos y las funciones de activación. * Configurar e implementar modelos de aprendizaje profundo para tareas de clasificación y regresión utilizando la API de alto nivel de Keras. * Aplicar técnicas esenciales de preparación de datos, incluyendo escalado, normalización y manejo de entradas de datos estructurados. * Practicar modelos de entrenamiento de manera efectiva seleccionando las funciones de pérdida adecuadas, optimizadores y métricas de rendimiento de monitoreo. * Crear un flujo de trabajo completo de aprendizaje automático, incluido el almacenamiento y la reutilización de modelos entrenados de TensorFlow para la preparación de implementación. El curso comienza estableciendo la terminología y los conceptos básicos antes de guiarlo a través de pasos de implementación estructurados y prácticos.Se centrará en leer y comprender el código necesario para definir, compilar y ajustar sus primeras redes neuronales funcionales. Esta capacitación es perfecta para principiantes con conocimientos básicos de programación que desean ingresar al campo del aprendizaje profundo y la IA.No se requiere aprendizaje automático previo ni antecedentes matemáticos avanzados. Comience a construir su conocimiento fundamental en inteligencia artificial hoy.