Presentaremos TensorFlow de bajo nivel y abordaremos las API y los conceptos necesarios para poder escribir modelos de aprendizaje automático distribuido. Con un modelo de TensorFlow, explicaremos cómo escalar de manera horizontal el entrenamiento de ese modelo y ofreceremos predicciones de alto rendimiento mediante Cloud Machine Learning Engine.
Этот курс входит в специализацию ''Специализация Machine Learning with TensorFlow on Google Cloud Platform en Español'
Intro to TensorFlow en Español
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Промежуточный уровень
Прибл. 18 часа на выполнение
Предполагаемая нагрузка: 1 semana de estudio, de 8 a 10 horas por semana
Испанский
Субтитры: Французский, Португальский (бразильский), Немецкий, Английский, Испанский, Японский
Программа курса: что вы изучите
7 минуты на завершение
Introducción
Comenzaremos el curso con una introducción de TensorFlow, la herramienta que usaremos para escribir programas de aprendizaje automático. En el primer curso, aprendió a formular problemas de negocios como problemas de aprendizaje automático. En el segundo, aprendió cómo funciona el aprendizaje automático en la práctica y cómo crear conjuntos de datos para ese uso específico. Ahora que ya cuenta con los datos necesarios, es hora de prepararse para escribir programas de aprendizaje automático.
7 минуты на завершение
2 видео ((всего 7 мин.))
3 ч. на завершение
Aspectos básicos de TensorFlow
Le presentaremos los componentes centrales de TensorFlow y obtendrá experiencia práctica en la compilación de programas de aprendizaje automático. Comparará y escribirá programas imperativos y de evaluación perezosa; trabajará con gráficos, sesiones y variables y, por último, depurará programas de TensorFlow.
3 ч. на завершение
19 видео ((всего 72 мин.))
19 видео
Introducción1мин
¿Qué es TensorFlow?2мин
Beneficios de un grafo dirigido5мин
Jerarquía de la API de TensorFlow3мин
Evaluación perezosa4мин
Gráficos y sesiones4мин
Cómo evaluar un tensor2мин
Cómo visualizar un grafo2мин
Tensores6мин
Variables6мин
Introducción al lab Escritura de programas de TensorFlow de nivel bajo16
Solución del lab8мин
Introducción5мин
Problemas de forma3мин
Cómo corregir problemas de forma2мин
Problemas de tipos de datos1мин
Depuración de programas completos4мин
Introducción a la depuración de programas completos15
Demostración: Depuración de programas completos3мин
3 практического упражнения
¿Qué es TensorFlow?2мин
Gráfico y sesión8мин
Aspectos básicos de TensorFlow20мин
4 ч. на завершение
API de Estimator
En este módulo, aprenderá sobre la API de Estimator.
4 ч. на завершение
18 видео ((всего 67 мин.))
18 видео
Introducción1мин
API de Estimator3мин
Estimadores prediseñados5мин
Demostración: Modelo de predicción de precios de viviendas1мин
Controles1мин
Entrenamiento de conjuntos de datos en la memoria2мин
Introducción al lab API de Estimator39
Solución del lab API de Estimator10мин
Entrenamiento de conjuntos de datos grandes con la API de Dataset8мин
Introducción al lab Cómo escalar la transferencia de TensorFlow mediante lotes35
Solución del lab Cómo escalar la transferencia de TensorFlow mediante lotes5мин
Trabajos grandes y entrenamiento distribuido6мин
Supervisión con TensorBoard3мин
Demostración de la IU de TensorBoard28
Función de entradas de entregas5мин
Resumen: API de Estimator1мин
Introducción al lab Creación de un modelo de TensorFlow para entrenamiento distribuido con la API de Estimator51
Solución del lab: Creación de un modelo de TensorFlow para entrenamiento distribuido con la API de Estimator7мин
1 практического упражнения
Estimator API18мин
2 ч. на завершение
Escalamiento de modelos de TensorFlow con CMLE
En esta sesión, hablaremos sobre cómo tomar un modelo de TensorFlow y entrenarlo en la infraestructura administrada de GCP para el entrenamiento y la implementación de modelos de aprendizaje automático.
2 ч. на завершение
6 видео ((всего 29 мин.))
6 видео
¿Por qué usar Cloud Machine Learning Engine?6мин
Entrenamiento de un modelo2мин
Implementación y supervisión de trabajos de entrenamiento2мин
Introducción al lab Cómo escalar TensorFlow con Cloud Machine Learning Engine50
Solución del lab Cómo escalar TensorFlow con Cloud Machine Learning Engine16мин
1 практического упражнения
Cuestionario: Cloud MLE10мин
2 минуты на завершение
Resumen
En esta sesión, resumimos los temas de TensorFlow que se trataron durante este curso. Repasaremos el código básico de TensorFlow y la API de Estimator, y terminaremos con el escalamiento de los modelos de aprendizaje automático con Cloud Machine Learning Engine.
2 минуты на завершение
1 видео ((всего 2 мин.))
1 видео
Resumen2мин
Рецензии
4.4
Лучшие отзывы о курсе INTRO TO TENSORFLOW EN ESPAÑOL
от партнера MESep 9, 2019
Excelente curso para las personas como yo que deseo ingresar al mundo del deep learning, a pesar de ser corto el curso es funcional para tener los conceptos básicos claros.
от партнера MMJan 1, 2020
Its a great introduction overall, but some of the lab codes do not match the videos. Also, I hope that this introduction will change to implementation in Tensorflow 2.0
от партнера CVJan 25, 2020
Los ejercicios prácticos refuerzan mucho lo aprendido en los videos, el contenido es bastante bueno y las explicaciones son bastante simples de entender.
от партнера VBDec 1, 2019
Contiene información valiosa de Tensorflow como herramienta y funcionamiento.
от партнера JBSep 7, 2019
So interesting but so heavy too. This course was so amaizing.
от партнера SCOct 1, 2019
Estoy feliz...Excellente curso quiero aprender màs
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Специализация Machine Learning with TensorFlow on Google Cloud Platform en Español: общие сведения
¿Qué es el aprendizaje automático? ¿Qué tipos de problemas puede solucionar? ¿Cuáles son las cinco fases para convertir un posible caso práctico en un recurso que pueda aprovechar la tecnología de aprendizaje automático? ¿Por qué es importante no saltarse fases? ¿Por qué las redes neuronales son tan populares? ¿Cómo plantear un problema de aprendizaje supervisado y encontrar una buena solución generalizable mediante un descenso de gradientes y una forma meditada de crear conjuntos de datos? Aprenda a escribir modelos de aprendizaje automático distribuido que escalen en Tensorflow y que brinden predicciones de alto rendimiento. Convierta los datos sin procesar en funciones de una forma que permita al AA aprender características importantes de los datos y aportar una percepción humana para abordar los problemas. Por último, aprenda a incorporar la combinación adecuada de parámetros que desarrolle modelos generalizados y exactos, y conozca la teoría para solucionar determinados tipos de problemas de AA. Experimentará con el AA de extremo a extremo, a partir de la construcción de una estrategia centrada en el AA y el avance hacia el entrenamiento, optimización y producción de modelos con labs prácticos mediante Google Cloud Platform.
>>> Al inscribirse en esta especialización acepta los Términos de Servicio de Qwiklabs según lo establecido en las Preguntas Frecuentes, disponibles en el apartado: https://qwiklabs.com/terms_of_service <<<
Часто задаваемые вопросы
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