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Cursos de Data/Cursos de Machine Learning/Curso Machine Learning con Tensorflow

Curso Machine Learning con Tensorflow: Aprendizaje Automático

DISPONIBLE EN MODALIDAD:

Aula Virtual Personalizada

Aprende Machine Learning con TensorFlow y domina técnicas avanzadas, desde redes neuronales hasta despliegue en la nube.

Este curso completo de Machine Learning con TensorFlow está diseñado para desarrolladores y científicos de datos que desean aprender desde los fundamentos hasta la implementación de modelos avanzados. Incluye redes neuronales, optimización en la nube, AutoEncoders, GANs y técnicas modernas de machine learning aplicadas a proyectos reales.

Desarrolla modelos predictivos

A quién va dirigido nuestro curso de Machine Learning con Tensorflow

Desarrolladores, científicos de datos y analistas con experiencia en programación que buscan especializarse en machine learning utilizando TensorFlow.

Objetivos de nuestro curso de Machine Learning con Tensorflow

Comprender los fundamentos teóricos del aprendizaje automático y cómo aplicarlos mediante TensorFlow.
Diseñar, entrenar y evaluar modelos básicos y avanzados de machine learning.
Implementar redes neuronales convolucionales y recurrentes para tareas complejas.
Optimizar y preparar modelos para su implementación en entornos de producción.
Desplegar modelos de machine learning en aplicaciones prácticas utilizando TensorFlow.

Qué vas a aprender en nuestro curso de Machine Learning con Tensorflow

Requisitos de nuestro curso de Machine Learning con Tensorflow

Conocimientos previos en programación con Python y matemáticas (álgebra lineal y cálculo básico).
Familiaridad con bibliotecas como NumPy y pandas para la manipulación de datos.
Equipo con un mínimo de 16 GB de RAM y GPU compatible con CUDA para tareas intensivas.
Software instalado: Python 3.8+, TensorFlow, Jupyter Notebook, y Google Cloud SDK para experimentos en la nube.
Acceso a datasets abiertos como TensorFlow Datasets o Kaggle.

Contenido del curso

tema 1

Introducción al Machine Learning

Conceptos básicos del aprendizaje automático y su relevancia
Diferencias entre aprendizaje supervisado, no supervisado y reforzado
Introducción a regresión, clasificación y clustering
Construcción de un modelo de machine learning desde cero
Evaluación de modelos: métricas comunes y su interpretación
Regularización y su importancia en modelos complejos
Principales desafíos en machine learning y cómo abordarlos
Introducción al ciclo de vida de proyectos de machine learning
Casos de uso en diversas industrias
Exploración inicial de TensorFlow en aplicaciones prácticas

tema 2

Configuración del entorno de trabajo

Instalación de TensorFlow en Windows y Linux
Configuración de entornos virtuales con Conda o venv
Uso de Google Colab para ejecutar modelos en la nube
Instalación de bibliotecas auxiliares como NumPy, pandas y Matplotlib
Configuración de TensorBoard para visualizar métricas de entrenamiento
Pruebas iniciales para verificar la instalación
Resolución de problemas comunes durante la instalación
Configuración de GPUs para acelerar el entrenamiento
Creación de scripts automatizados para entornos de trabajo
Preparación de datasets iniciales para pruebas

tema 3

Introducción a TensorFlow

Estructura y arquitectura de TensorFlow
Tensores: manipulación y operaciones básicas
Conceptos de computación gráfica en TensorFlow
Uso de constantes, variables y placeholders
Funciones de pérdida y optimización
Creación de un modelo básico con TensorFlow
Comparación entre TensorFlow 1.x y 2.x
Visualización de gráficos computacionales con TensorBoard
Uso de TensorFlow Datasets para importar datos rápidamente
Práctica: Entrenamiento de un modelo simple de regresión

tema 4

Redes neuronales profundas

Arquitectura básica de una red neuronal profunda
Implementación de redes multicapa con Keras
Regularización: Dropout y Batch Normalization
Comparación de optimizadores como SGD, Adam y RMSProp
Creación de callbacks personalizados para monitorizar el entrenamiento
Práctica: Resolver un problema de clasificación con TensorFlow
Evaluación y visualización de métricas de entrenamiento
Mejores prácticas para ajustar hiperparámetros
Introducción a redes profundas preentrenadas y transfer learning
Resolución de problemas comunes en redes neuronales profundas

tema 5

Preprocesamiento de datos

Importación y limpieza de datos desde múltiples formatos
Estandarización y normalización de características
Manejo de datos categóricos: One-Hot Encoding y Label Encoding
Detección y manejo de valores atípicos
Creación de pipelines de preprocesamiento
Práctica: Preparar un dataset de imágenes para una red convolucional
Técnicas avanzadas para datasets desbalanceados
Transformación de datos utilizando funciones personalizadas
Visualización de datos preprocesados con Matplotlib
Prácticas de eficiencia en el manejo de grandes datasets

tema 6

Redes neuronales convolucionales (CNN)

Introducción a CNN y su aplicación en visión por computadora
Arquitectura de capas convolucionales, pooling y fully connected
Implementación de una CNN básica en TensorFlow
Transfer learning con modelos preentrenados como VGG y ResNet
Augmentación de datos para mejorar la generalización
Optimización de hiperparámetros en modelos CNN
Visualización de activaciones internas de una CNN
Práctica: Clasificación de imágenes utilizando un dataset personalizado
Exportación de modelos CNN para uso en producción
Introducción a TensorFlow Lite para dispositivos móviles

tema 7

Redes neuronales recurrentes (RNN)

Fundamentos y aplicaciones de las RNN
Implementación de LSTM y GRU en TensorFlow
Uso de embeddings para representar texto en modelos RNN
Generación de texto y secuencias con RNN
Práctica: Predicción de series temporales con TensorFlow
Comparación de rendimiento entre RNN y redes convolucionales
Técnicas avanzadas para mejorar la estabilidad de entrenamiento
Regularización en modelos secuenciales
Uso de TensorBoard para analizar modelos RNN
Resolución de problemas comunes en datos secuenciales

tema 8

Técnicas avanzadas: AutoEncoders y GANs

Introducción a AutoEncoders y su uso en reducción dimensional
Implementación de un AutoEncoder básico en TensorFlow
Creación de modelos GAN para generación de datos sintéticos
Uso de redes generativas para imágenes y texto
Práctica: Generación de imágenes con GANs en TensorFlow
Optimización y estabilización de modelos GAN
Comparación entre AutoEncoders y PCA en reducción dimensional
Casos de uso en industrias: Reconstrucción de imágenes y detección de anomalías
Implementación de funciones de pérdida personalizadas para GANs
Exploración de modelos avanzados de redes generativas

tema 9

TensorFlow en la nube

Configuración inicial de TensorFlow en Google Cloud
Uso de Cloud ML Engine para entrenamiento y predicción
Preparación de datasets para entornos de nube
Uso de BigQuery para análisis de datos masivos
Despliegue de modelos entrenados en aplicaciones web
Práctica: Crear un pipeline de entrenamiento en la nube
Optimización de costos en entornos cloud
Comparación entre TensorFlow On-Premise y en la nube
Integración con APIs externas para enriquecer datasets
Resolución de problemas comunes en la nube

tema 10

Optimización y ajuste de modelos

Métodos para diagnosticar y solucionar problemas en modelos
Optimización de hiperparámetros con Keras Tuner
Uso de ensemblado para combinar modelos
Comparación de arquitecturas y su impacto en el rendimiento
Análisis de errores y estrategias para mejorar la precisión
Técnicas avanzadas de regularización para modelos complejos
Práctica: Optimizar un modelo para clasificar datos de texto
Implementación de funciones de pérdida personalizadas
Análisis de sensibilidad en modelos de machine learning
Mejores prácticas para garantizar la reproducibilidad de los experimentos

tema 11

Preparación de modelos para producción

Exportación de modelos entrenados en TensorFlow
Conversión de modelos para formatos portables como TensorFlow Lite
Uso de APIs para servir modelos en aplicaciones
Optimización de modelos para entornos con recursos limitados
Configuración de pipelines CI/CD para despliegue continuo
Ejercicio práctico: Desplegar un modelo en un servidor web
Escalabilidad y manejo de altas demandas en producción
Integración con sistemas externos mediante REST y GraphQL
Seguridad y protección de modelos en entornos reales
Documentación de modelos para colaboración en equipo

Preguntas Frecuentes de Machine Learning con Tensorflow

¿Cuáles son los beneficios de realizar el curso de Machine Learning con TensorFlow?

El curso de Machine Learning con TensorFlow te permite adquirir conocimientos fundamentales y avanzados en el desarrollo de modelos de aprendizaje automático. Aprenderás desde conceptos básicos hasta técnicas avanzadas como redes neuronales profundas, AutoEncoders y GANs. Este curso te prepara para implementar proyectos de machine learning aplicados a situaciones reales, lo que mejora tus oportunidades en sectores como la tecnología, la ciencia de datos y la industria.

¿El curso de Machine Learning con TensorFlow se puede bonificar a través de FUNDAE?

Sí, el curso de Machine Learning con TensorFlow se puede bonificar a través de FUNDAE. Esto quiere decir que las empresas pueden utilizar los créditos disponibles para la formación de sus empleados, logrando así una reducción significativa en el coste total del curso. Además, si nos encargamos de la gestión de la bonificación, aplicamos un 10% extra del valor del curso + IVA, también bonificable.

¿En qué modalidades se imparte el curso de Machine Learning con TensorFlow?

El curso de Machine Learning con TensorFlow se imparte en modalidad de Aula Virtual Personalizada. Esto permite a los participantes asistir a clases vía videoconferencia a través de Zoom, con el instructor en tiempo real, y acceder posteriormente a las grabaciones. Esta modalidad proporciona una gran flexibilidad y se adapta a las necesidades corporativas de cada empresa.

¿Qué habilidades desarrollaré con el curso de Machine Learning con TensorFlow?

Con el curso de Machine Learning con TensorFlow desarrollarás habilidades en el manejo de TensorFlow para construir modelos de machine learning, dominio de técnicas de preprocesamiento de datos, configuración de entornos de trabajo eficientes, y habilidades en la implementación de redes neuronales profundas. También explorarás la optimización de modelos y su integración en aplicaciones del mundo real.

¿Cómo puedo inscribirme en el curso de Machine Learning con TensorFlow?

Puedes inscribirte en el curso de Machine Learning con TensorFlow completando el formulario disponible en nuestra página web. Asegúrate de proporcionar toda la información necesaria para que podamos procesar tu inscripción de forma eficiente. Un equipo especializado te guiará en el proceso de bonificación a través de FUNDAE si decides optar por esta opción.