En el siguiente artículo tendrás a tu disposición una explicación detallada sobre los alcances de este curso.
Introducción Curso de Tensorflow en Madrid
Esta carrera dispone de un instructor especializado en el manejo de esta herramienta. Las clases son realizadas de manera online en vivo, y también dispones de clases presenciales si así lo deseas.
El aprendizaje se realiza mediante un proceso de discusión interactiva y la puesta en práctica de los conceptos adquiridos, con el objetivo de realizar una transición del prototipo inicial hasta el sistema de producción final. En Madrid tienes la posibilidad de realizar esta capacitación en los reconocidos centros de formación corporativa NobleProg.
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Definición de TensorFlow: es una plataforma creada por Google, con el objetivo de que los programadores puedan elaborar código para los diferentes proyectos de Inteligencia Artificial. TensorFlow es considerada la plataforma más importante a nivel global para trabajar con algoritmos de aprendizaje automático (Deep Learning). Consiste en un proyecto de código abierto, es decir, que dispone de una amplia comunidad de desarrolladores que trabajan de manera conjunta con el objetivo de mejorar constantemente las prestaciones de la plataforma. No queda dudas al respecto de que TensorFlow es la herramienta más importante para trabajar con la Inteligencia Artificial. Los usuarios de TensorFlow tienen la posibilidad de utilizar la amplia biblioteca de código abierto para desarrollar computación numérica, la cual emplea múltiples gráficos de flujo de datos. Las gráficas consisten en nodos interconectados, representando cada uno de ellos algoritmos matemáticos. Por su parte, los bordes de las mencionadas gráficas son los “tensores”, que representan las diferentes conexiones en las matrices de información. De esta manera, con TensorFlow puedes bosquejar de manera eficiente estas matrices de datos, con el objetivo de desarrollar redes neuronales. Estas últimas tienen como objetivo detectar y descifrar patrones de manera autónoma, diferenciándose claramente del proceso de razonamiento humano. Duración del Curso: Modalidad Curso y Master Instructores: Reconocidos Consultores Certificados BIG DATA en activo Modalidades: Presencial en Madrid / Formación para Empresas
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Importancia de TensorFlow: esta herramienta dispone de una arquitectura flexible, gracias al desarrollo inicial del Google Brain Team. Como mencionamos anteriormente, esta plataforma tiene como objetivo desarrollar algoritmos capaces de aprender de manera autónoma. Además, otro gran objetivo de TensorFlow es brindar el soporte necesario para poder investigar en el campo de las redes neuronales.
Esta herramienta puede utilizarse para una amplia variedad de casos, convirtiéndose de interés general en el desarrollo de la inteligencia artificial. El avance de este campo de conocimiento será de vital importancia para revolución digital que se lleva a cabo en el siglo XXI.
Desde el año 2016, TensorFlow cuenta con TPU, es que una unidad de procesamiento específica para los algoritmos de aprendizaje automático, compatibles con esta plataforma. Entiéndase por TPU como una unidad capaz de acelerar el proceso de inteligencia artificial. Es utilizado como un módulo de prueba para diferentes programas.
Aplicaciones de TensorFlow: en la actualidad es utilizado para mejorar el resultado de las imágenes capturadas por las cámaras de los smartphones. Permite realizar con una sola cámara tareas que previamente requerían del funcionamiento de varias cámaras en simultáneo.
La salud es otro sector que fue directamente beneficiado con esta tecnología. TensorFlow incrementa notablemente el rendimiento de las tradicionales herramientas médicas, mejorando el diagnóstico de las radiografías por ejemplo.
Sus aplicaciones son muy variadas y prometedoras.
¿A quién va dirigido el Curso de Tensorflow en Madrid?
Esta capacitación fue diseñada para los individuos que por motivos profesionales necesitan comprender el funcionamiento de las redes neuronales.
Es importante tener conocimientos previos sobre el lenguaje de programación Python, ya que se crearán programas con él. Se combina el uso de Python con Tensorflow, que es el software creado por Google para el Deep Learning (algoritmos de aprendizaje automático).
Objetivos del Curso de Tensorflow en Madrid
Esta capacitación persigue los siguientes objetivos:
- Comprender el funcionamiento de las redes neuronales
- Realizar labores de Regresión y Clasificación con la herramienta Tensorflow
- Resolver eficientemente los problemas de series temporales con Tensorflow
- Resolver de manera eficiente los problemas de clasificación de imágenes con Tensorflow
- Ejemplificar con Python el funcionamiento de redes neuronales convolucionales, con el objetivo de comprender su mecanismo
- Ejemplificar con Python el funcionamiento de redes neuronales recurrentes para comprender su mecanismo
- Adquirir conocimientos sobre las bibliotecas construidas con Tensorflow, principalmente Keras y Estimator API
El curso posee una duración total de 35 clases de 4 hs cada una, es decir, un total de 140 horas cátedra. Los contenidos están disponibles en línea.
Los alumnos disponen de herramientas para comunicarse de manera eficaz con los instructores. Al finalizar el curso la institución emite un certificado que acredite los conocimientos adquiridos.
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Temario del Curso de Tensorflow en Madrid
La capacitación de Tensorflow requiere que los interesados en llevarla a cabo dispongan de conocimientos previos en Python. Sin embargo, en caso de no conocer este lenguaje de programación, tienes la posibilidad de realizar una clase adicional para familiarizarte con las librerías Python necesarias para el desarrollo correcto del curso.
Durante el curso de Tensorflow, aprenderás a crear redes neuronales con algoritmos de aprendizaje profundo (Deep Learning). También tendrás a tu disposición una amplia gama de ejemplos, como método de aprendizaje del software Tensorflow.
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Asimismo, también tendrás una amplia cantidad de ejemplos desarrollados en Python, con el objetivo de que puedas probarlos y familiarizarte con los conceptos.
Temario curso de Tensorflow:
- Conocimientos básicos sobre Machine Learning
- Aprender a instalar correctamente el entorno de trabajo
- Curso básico de Python, haciendo un breve repaso sobre las librerías requeridas en el curso (NumPy, Pandas, Matplotlib y SciKit Learn).
- Introducción a los algoritmos de aprendizaje automático (Deep Learning). En este módulo se ven los siguientes conceptos: “Neuronas y perceptrones”, “Funciones de activación”, “Funciones de Coste”, “Algoritmo del gradiente descendiente” y “Práctica en el navegador web con una red neuronal”.
- Tensorflow: Introducción, Sintaxis básica, Grafos, Grafos por defecto, Variables y placeholders.
- Módulo de ejemplos con Tensorflow: Redes neuronales, Regresión simple y Clasificación.
- Redes neuronales Convolucionales. Introducción y desarrollo.
- Bases de datos con imágenes de dígitos. Las mismas deberán ser escritas a mano.
- Importación de base de datos y muestra de imagen. Se utilizará MNIST para ejemplificar.
- Redes neuronales recurrentes. Introducción, desarrollo y ejemplificación con Tensorflow.
- Series temporales. Ejemplificación.
- Bibliotecas de Python. Kera y Estimator API.
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