Programa del Curso
Introducción
Keras y marcos de aprendizaje profundo
- TensorFlow y back-ends de Theano
- Keras vs Tensorflow
Datos y Machine Learning
- Datos tabulares, datos visuales, datos no estructurados, etc.
- Aprendizaje no supervisado, aprendizaje supervisado, aprendizaje por refuerzo, etc.
Preparación del entorno de desarrollo
- Instalación y configuración de Anaconda
- Instalación de Keras con un back-end TensorFlow
Neural Networks En Keras
- Uso de Keras API funcional para construir una red
- Preprocesamiento y ajuste de datos
- Definición de un modelo Keras
Múltiples redes de entrada y salida
- Construcción de dos redes de entrada
- Representación de datos de alta cardinalidad
- Fusión de capas
- Ampliación de la red de dos entradas
- Creación de redes neuronales con múltiples salidas
- Resolver múltiples problemas simultáneamente
Entrenamiento y Pre-Entrenamiento
- Modelos de entrenamiento
- Guardar y cargar modelos
- Uso de ResNet50 en modelos
TensorBoard
- Exportación de Keras registros
- Visualización de un gráfico computacional y progreso de entrenamiento
Google Nube
- Exportación de modelos
- Carga de Keras modelos
- Cómo usar un modelo en Google Cloud
Resumen y conclusión
Requerimientos
- Comprensión del álgebra lineal básica
Audiencia
- Ingenieros de Software
Testimonios (4)
Ejemplos/ejercicios perfectamente adaptados a nuestro dominio
Luc - CS Group
Curso - Scaling Data Analysis with Python and Dask
Traducción Automática
El hecho de tener ejercicios más prácticos utilizando datos más similares a los que utilizamos en nuestros proyectos (imágenes de satélite en formato raster)
Matthieu - CS Group
Curso - Scaling Data Analysis with Python and Dask
Traducción Automática
El entrenador estaba muy disponible para responder a todo tipo de preguntas que hice
Caterina - Stamtech
Curso - Developing APIs with Python and FastAPI
Traducción Automática
Transmitir los conocimientos prácticos y la experiencia del formador.
Rumel Mateusz - Pojazdy Szynowe PESA Bydgoszcz SA
Traducción Automática