Aprende a crear modelos de aprendizaje automático con estos cursos de TensorFlow
En ellos se explica paso a paso cómo utilizar esta biblioteca de código abierto muy útil para proyectos de aprendizaje automático e inteligencia artificial.

En ellos se explica paso a paso cómo utilizar esta biblioteca de código abierto muy útil para proyectos de aprendizaje automático e inteligencia artificial.
TensorFlow es una biblioteca de código abierto para aprendizaje automático a través de un rango de tareas creada por Google. Juega un papel muy importante en el desarrollo de la inteligencia artificial, pues permite construir y entrenar redes neuronales para detectar patrones y razonamientos usados por los humanos, es decir, ayuda a automatizar ciertos procesos haciendo uso de APIs intuitivas. Para aprender a utilizarla es posible recurrir a cursos en los que se explican sus características y modos de uso.
Índice de contenido:
Cómo utilizar TensorFlow 2.0 en Data Science, comprender las diferencias entre TensorFlow 1 y TensorFlow 2.0 o cómo implementar Redes Neuronales Artificiales, Convolucionales y recurrentes son algunos de los puntos clave de esta formación. Está compuesta por 132 clases divididas en 18 secciones que van desde una breve introducción y una explicación sobre las bases de esta biblioteca de código abierto, hasta contenidos más avanzados como las redes neuronales, la validación de datos o APis de clasificación de imágenes.
Este curso ayuda a aprender a utilizarla como herramienta principal en la construcción de diferentes soluciones basadas en redes neuronales. Para ello, dispone de unidades didácticas centradas en entender los conceptos fundamentales del procesamiento de imágenes, los principios por los que Machine Learning funciona para aplicarlos en la creación de redes neuronales o a implementar soluciones innovadoras de Deep Learning en problemas del mundo real.
Para profundizar en los conceptos de Inteligencia Artificial, Machine Learning y Deep Learning. Está compuesto de 84 clases divididas en seis secciones y en ellas se hace especial hincapié en las redes neuronales artificiales, convolucionales y recurrentes, que pueden crearse a partir de esta herramienta. Para realizarlo, se recomienda tener conocimientos básicos de Python, aunque la explicación de Deep Learning y redes neuronales se lleva a cabo desde cero.
Una formación compuesta por 37 clases con las que aprender a utilizar la herramienta para tareas de regresión y clasificación, para resolver problemas de series temporales y de clasificación de imágenes, así como sobre redes neuronales convolucionales mediante ejemplos con Python. En ella se combinan las explicaciones teóricas con multitud de ejemplos que facilitan el aprendizaje de esta biblioteca creada por Google.