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TensorFlow on Google Cloud - Español

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Über diesen Kurs

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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Was Sie lernen werden

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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Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden

Woche

Woche 1

1 Minute zum Abschließen

Module 0: Introducción al curso

1 Minute zum Abschließen

1 Video (Gesamt 1 min)

Woche

Woche 2

1 Stunde zum Abschließen

Module 1: Introducción al ecosistema de TensorFlow

1 Stunde zum Abschließen

4 Videos (Gesamt 19 min), 1 Lektüre, 1 Quiz

Woche

Woche 3

3 Stunden zum Abschließen

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 Stunden zum Abschließen

9 Videos (Gesamt 36 min), 1 Lektüre, 3 Quiz

9 Videos

Introducción22

Un repaso del AA2m

Cómo entrenar con grandes conjuntos de datos mediante la API de tf.data3m

Cómo trabajar en la memoria y con archivos3m

Cómo preparar los datos para el entrenamiento de modelos6m

Incorporaciones8m

Introducción al lab: API de Dataset de TensorFlow27

Cómo ajustar el procesamiento de datos con capas de procesamiento previo de tf.data y Keras10m

Introducción al lab: Cómo clasificar datos estructurados con capas de procesamiento previo de Keras31

1 Lektüre

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

1 praktische Übung

Cuestionario: Diseñe y cree una canalización de datos de entrada16m

Woche

Woche 4

6 Stunden zum Abschließen

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 Stunden zum Abschließen

11 Videos (Gesamt 45 min), 1 Lektüre, 4 Quiz

11 Videos

Introducción30

Funciones de activación8m

Entrene redes neuronales con TensorFlow 2 y la API secuencial de Keras7m

Derive modelos en la nube3m

Introducción al lab: Presentación de la API secuencial de Keras en la plataforma Vertex AI33

Entrene redes neuronales con TensorFlow 2 y la API funcional de Keras9m

Introducción al lab: Cree una DNN con la API funcional de Keras en la plataforma Vertex AI29

Subclasificación de modelos3m

Introducción al lab (opcional): Cree nuevas capas y modelos mediante la subclasificación39

Conceptos básicos de la regularización4m

Cómo podemos medir la complejidad de los modelos: Diferencias entre regularizaciones L1 y L25m

1 Lektüre

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

1 praktische Übung

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

Häufig gestellte Fragen

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.
What is the refund policy?
You will be eligible for a full refund until two weeks after your payment date, or (for courses that have just launched) until two weeks after the first session of the course begins, whichever is later. You cannot receive a refund once you’ve earned a Course Certificate, even if you complete the course within the two-week refund period. See our full refund policy.
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.

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