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Curso Machine Learning con Tensorflow: Aprendizaje Automático

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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.

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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

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.

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
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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
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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
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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
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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
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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
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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
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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
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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
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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
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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
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Preguntas Frecuentes de Machine Learning con Tensorflow

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

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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?

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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?

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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?

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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?

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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.