Aprende a usar TensorFlow para resolver problemas del mundo real con este curso gratuito de IBM

TensorFlow es una biblioteca de código abierto de aprendizaje automático (machine learning) desarrollada por Google. Se utiliza para entrenar y desplegar modelos de aprendizaje automático a gran escala en diferentes plataformas, desde dispositivos móviles hasta centros de datos.

TensorFlow se basa en el concepto de “tensores”, que son arrays multidimensionales utilizados para representar datos. Estos tensores se utilizan para construir grafos computacionales, que representan operaciones matemáticas sobre los datos.

El entrenamiento de un modelo de aprendizaje automático consiste en modificar los pesos de las operaciones en el grafo de manera que el modelo realice predicciones precisas sobre los datos de entrada.

TensorFlow ofrece una gran cantidad de herramientas y bibliotecas para facilitar el desarrollo de modelos de aprendizaje automático, incluyendo algoritmos predefinidos, funciones de pérdida, optimizadores y métricas de evaluación.

También permite la ejecución de modelos entrenados en diferentes plataformas, como dispositivos móviles y servidores de nube.

Creación de modelos de aprendizaje profundo con TensorFlow

Este curso gratuito de IBM enseña a usar la biblioteca de TensorFlow para aplicar el aprendizaje profundo a diferentes tipos de datos con el fin de resolver problemas del mundo real.

Es dirigido a todo el público en general, especialmente a aquellas personas que trabajen con modelos de aprendizaje y quieran seguir estudiando o ampliando conocimientos.

El curso está impartido por profesores Samaya Madhavan, Jeremy Nilmeier, Romeo Kienzler y Alex Aklson y tiene una duración de 5 semanas, con un tiempo de dedicación al estudio de 4 a 5 horas semanales.

En el curso, se enseñan conceptos fundamentales de TensorFlow, cómo se puede utilizar TensorFlow en el ajuste de curvas, regresión, clasificación y minimización de funciones de error, y diferentes tipos de arquitecturas profundas como redes convolucionales, redes recurrentes y codificadores automáticos.

Se proporcionan todos los materiales y recursos necesarios de forma gratuita.

Accede al curso usando este enlace.