Domina el desarrollo de soluciones de Deep Learning e Inteligencia Artificial con TensorFlow 2.0 y aprende a desplegar modelos de forma eficiente en entornos de producción
TensorFlow es uno de los frameworks más utilizados para desarrollar soluciones de Deep Learning e Inteligencia Artificial con Python. En este curso aprenderás a crear redes neuronales desde cero, entrenarlas con datos reales y desplegarlas en producción utilizando las herramientas más importantes del ecosistema de TensorFlow.
A lo largo del curso construirás proyectos prácticos con redes neuronales artificiales (ANN), redes convolucionales (CNN), redes recurrentes (RNN), Transfer Learning y Aprendizaje por Refuerzo (Deep Q-Learning). Comprenderás no solo cómo funcionan estos modelos, sino también cuándo utilizarlos y cómo aplicarlos para resolver problemas reales de clasificación, predicción y toma de decisiones.
Además del entrenamiento de modelos, aprenderás todo el flujo de trabajo de un proyecto profesional de Machine Learning. Descubrirás cómo validar y transformar datos con TensorFlow Extended (TFX), crear APIs con Flask, servir modelos mediante TensorFlow Serving, optimizar redes neuronales para dispositivos móviles con TensorFlow Lite y acelerar el entrenamiento utilizando múltiples GPUs.
Este curso está pensado para desarrolladores de Python, científicos de datos, ingenieros de Machine Learning y cualquier persona que quiera dominar TensorFlow desde sus fundamentos hasta su uso en entornos de producción. Combina teoría, ejemplos prácticos y proyectos completos para que adquieras experiencia aplicable desde el primer día.
Si quieres aprender a desarrollar soluciones de Inteligencia Artificial de principio a fin, entender el funcionamiento interno de las redes neuronales y llevar tus modelos desde un notebook hasta aplicaciones reales capaces de atender miles o millones de peticiones, este curso te proporcionará las habilidades necesarias para conseguirlo.
Aprende a utilizar TensorFlow para desarrollar modelos de Deep Learning, comprendiendo su sintaxis, flujo de trabajo y las principales novedades respecto a versiones anteriores.
Implementa Redes Neuronales Artificiales (ANN), Convolucionales (CNN) y Recurrentes (RNN) para resolver problemas reales de clasificación, predicción y análisis de datos.
Reutiliza modelos preentrenados para crear soluciones de clasificación de imágenes con mayor precisión y reduciendo el tiempo de entrenamiento.
Crea un agente basado en Deep Reinforcement Learning capaz de aprender estrategias de compra y venta de acciones mediante Deep Q-Learning.
Automatiza la validación, transformación y preparación de datos utilizando TensorFlow Extended (TFX), TensorFlow Data Validation y TensorFlow Transform.
Aprende a servir modelos mediante TensorFlow Serving y a construir APIs escalables capaces de gestionar un gran volumen de peticiones.
Desarrolla servicios REST con Flask para integrar modelos de Deep Learning en aplicaciones web y consumirlos desde cualquier cliente.
Convierte y optimiza redes neuronales con TensorFlow Lite para ejecutar modelos de IA de forma eficiente en dispositivos Android e iOS.
Descubre cómo acelerar el entrenamiento distribuyendo redes neuronales entre múltiples GPUs y servidores para afrontar proyectos de mayor tamaño.
Ligency Teamは、プログラミング、人工知能、データサイエンス、テクノロジーの専門家からなる国際的なチームであり、これらの分野で世界最高峰の人気コースを手がけるキリル・エレメンコ（Kirill Eremenko）とハデリン・デ・ポンテヴェス（Hadelin de Pontevés）によって設立されました。数百万人の受講生と20名以上の多分野にわたる専門家チームを擁し、私たちのミッションは、あらゆるレベルの人々が関連するテクノロジー・スキルを習得できるよう、実践的で高品質なトレーニングを提供することです。2018年からは、Juan Gabriel GomilaおよびFrogames Formaciónとの協力により、スペイン語でのコース提供を開始し、スペイン語圏のコミュニティに最高の教育コンテンツをお届けしています。
数学者であり、Unity認定インストラクター、そしてUdemyやPlatziなどのさまざまなプラットフォームで世界中の60万人以上の学生を指導してきたオンラインインストラクター。Frogames FormaciónのCEOであり、このプラットフォームの推進者として、数学、機械学習、ゲーム開発、AI、ブロックチェーンなどの分野で自身の持つすべての知識を提供している。
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