Aprendizaje profundo con TensorFlow 2

Esta formación en vivo con instructivo en Uruguay (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel avanzado que desean profundizar su comprensión de la visión por computadora y explorar las capacidades de TensorFlow para desarrollar sofisticados modelos de visión utilizando Google Colab.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Construir y entrenar redes neuronales convolucionales (CNN) usando TensorFlow.
• Aprovechar Google Colab para el desarrollo escalable y eficiente de modelos en la nube.
• Implementar técnicas de preprocesamiento de imágenes para tareas de visión por computadora.
• Desplegar modelos de visión por computadora para aplicaciones del mundo real.
• Utilizar el aprendizaje por transferencia (transfer learning) para mejorar el rendimiento de los modelos CNN.
• Visualizar e interpretar los resultados de los modelos de clasificación de imágenes.

Esta formación en vivo con instructor en Uruguay (en línea o presencial) está dirigida a científicos de datos y desarrolladores de nivel intermedio que desean comprender y aplicar técnicas de aprendizaje profundo utilizando el entorno de Google Colab.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Configurar y navegar por Google Colab para proyectos de aprendizaje profundo.
• Comprender los fundamentos de las redes neuronales.
• Implementar modelos de aprendizaje profundo utilizando TensorFlow.
• Entrenar y evaluar modelos de aprendizaje profundo.
• Utilizar funciones avanzadas de TensorFlow para el aprendizaje profundo.

Esta formación en vivo con instructor en Uruguay (en línea o presencial) está dirigida a científicos de datos que deseen utilizar TensorFlow para analizar datos potenciales de fraude.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Crear un modelo de detección de fraudes en Python y TensorFlow.
• Construir regresiones lineales y modelos de regresión lineal para predecir fraudes.
• Desarrollar una aplicación integral de inteligencia artificial para analizar datos de fraude.

Este curso comienza proporcionándote conocimientos conceptuales sobre redes neuronales y, en general, sobre algoritmos de aprendizaje automático (machine learning), así como sobre el aprendizaje profundo (deep learning) tanto en sus algoritmos como en sus aplicaciones.

La Parte 1 (40%) de esta formación se centra más en los fundamentos, pero te ayudará a elegir la tecnología adecuada: TensorFlow, Caffe, Theano, DeepDrive, Keras, entre otras.

La Parte 2 (20%) de esta formación introduce Theano, una biblioteca de Python que facilita la escritura de modelos de aprendizaje profundo.

La Parte 3 (40%) de la formación se basará extensamente en TensorFlow, la API de la biblioteca de código abierto de Google para el aprendizaje profundo. Los ejemplos y las prácticas se realizarán todos en TensorFlow.

Público objetivo

Este curso está dirigido a ingenieros que buscan utilizar TensorFlow para sus proyectos de aprendizaje profundo.

Al completar este curso, los participantes:

• tendrán una buena comprensión de las redes neuronales profundas (DNN), las CNN y las RNN
• entenderán la estructura y los mecanismos de implementación de TensorFlow
• podrán realizar tareas de instalación, configuración de entornos de producción y arquitectura
• serán capaces de evaluar la calidad del código, realizar depuración y monitoreo
• podrán implementar prácticas avanzadas de producción, como entrenar modelos, construir grafos y registrar registros (logging)