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En este curso, se explica cómo diseñar y crear una canalización de datos de entrada de TensorFlow 2.x, cómo desarrollar modelos de AA con TensorFlow 2.x y Keras, cómo mejorar la exactitud de los modelos de AA, cómo escribir modelos de AA para uso escalado y cómo escribir modelos de AA especializados.

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What you will learn

Crear modelos de aprendizaje automático de TensorFlow 2.x y Keras, y comprender sus componentes fundamentales
Usar la biblioteca tf.data para manipular datos y grandes conjuntos de datos
Usar las APIs Sequential y Functional de Keras para crear modelos sencillos y avanzados
Entrenar, implementar y llevar a producción modelos de AA a gran escala con Vertex AI

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Syllabus - What you will learn from this course

Week1

Week 1

1 minute to complete

Module 0: Introducción al curso

1 minute to complete

1 video (Total 1 min)

Week2

Week 2

1 hour to complete

Module 1: Introducción al ecosistema de TensorFlow

1 hour to complete

4 videos (Total 19 min), 1 reading, 1 quiz

Week3

Week 3

3 hours to complete

Module 2: Diseñe y cree una canalización de datos de entrada

Los datos son un componente crucial de un modelo de aprendizaje automático. Recopilar los datos correctos no es suficiente. También es necesario asegurarse de implementar los procesos adecuados para limpiar, analizar y transformar los datos según sea necesario, de modo que el modelo pueda captar tantos indicadores como sea posible a partir de esos datos. En este módulo, analizamos el entrenamiento con grandes conjuntos de datos mediante tf.data, el trabajo con archivos en la memoria y cómo preparar los datos para el entrenamiento. Después, analizamos las incorporaciones y terminamos con una descripción general del ajuste de datos con capas de procesamiento previo de tf.keras.

3 hours to complete

9 videos (Total 36 min), 1 reading, 3 quizzes

9 videos

Introducción22sUn repaso del AA2mCómo entrenar con grandes conjuntos de datos mediante la API de tf.data3mCómo trabajar en la memoria y con archivos3mCómo preparar los datos para el entrenamiento de modelos6mIncorporaciones8mIntroducción al lab: API de Dataset de TensorFlow27sCómo ajustar el procesamiento de datos con capas de procesamiento previo de tf.data y Keras10mIntroducción al lab: Cómo clasificar datos estructurados con capas de procesamiento previo de Keras31s

1 reading

Recursos: Diseñe y cree una canalización de datos de entrada de TensorFlow.10m

1 practice exercise

Cuestionario: Diseñe y cree una canalización de datos de entrada16m

Week4

Week 4

6 hours to complete

Module 3: Cree redes neuronales con TensorFlow y la API de Keras

En este módulo, analizamos las funciones de activación y cómo se las necesita para permitir que las redes neuronales profundas registren los aspectos no lineales de los datos. Después, se ofrece una descripción general de las redes neuronales profundas con las API secuencial y funcional de Keras. A continuación, describimos la subclasificación de modelos, que ofrece mayor flexibilidad para la creación de modelos. El módulo finaliza con una clase de regularización.

6 hours to complete

11 videos (Total 45 min), 1 reading, 4 quizzes

11 videos

Introducción30sFunciones de activación8mEntrene redes neuronales con TensorFlow 2 y la API secuencial de Keras7mDerive modelos en la nube3mIntroducción al lab: Presentación de la API secuencial de Keras en la plataforma Vertex AI33sEntrene redes neuronales con TensorFlow 2 y la API funcional de Keras9mIntroducción al lab: Cree una DNN con la API funcional de Keras en la plataforma Vertex AI29sSubclasificación de modelos3mIntroducción al lab (opcional): Cree nuevas capas y modelos mediante la subclasificación39sConceptos básicos de la regularización4mCómo podemos medir la complejidad de los modelos: Diferencias entre regularizaciones L1 y L25m

1 reading

Recursos: Cómo crear redes neuronales en TensorFlow con la API de Keras10m

1 practice exercise

Cuestionario: Cómo crear redes neuronales en TensorFlow con la API de Keras18m

Frequently Asked Questions

When will I have access to the lectures and assignments?
Access to lectures and assignments depends on your type of enrollment. If you take a course in audit mode, you will be able to see most course materials for free. To access graded assignments and to earn a Certificate, you will need to purchase the Certificate experience, during or after your audit. If you don't see the audit option:
The course may not offer an audit option. You can try a Free Trial instead, or apply for Financial Aid.
The course may offer 'Full Course, No Certificate' instead. This option lets you see all course materials, submit required assessments, and get a final grade. This also means that you will not be able to purchase a Certificate experience.
What will I get if I purchase the Certificate?
When you purchase a Certificate you get access to all course materials, including graded assignments. Upon completing the course, your electronic Certificate will be added to your Accomplishments page - from there, you can print your Certificate or add it to your LinkedIn profile. If you only want to read and view the course content, you can audit the course for free.
Is financial aid available?
Yes. In select learning programs, you can apply for financial aid or a scholarship if you can’t afford the enrollment fee. If fin aid or scholarship is available for your learning program selection, you’ll find a link to apply on the description page.

More questions? Visit the Learner Help Center.

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