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Bienvenidos a Tensorflow 2.0 con Python
El temario del curso de Tensorflow 2.0
10 ventajas de TensorFlow
Cómo sacarle el máximo partido al curso
La comunidad de Discord para Aprender con Amigos
Tu cuaderno para tomar notas online sobre el curso
De TensorFlow 1.x a TensorFlow 2.0
Constantes, Variables y Tensores
Operaciones con Tensores
Strings
Configurar el proyecto inicial
Pre procesado de datos
Construir el modelo de RNA
Entrenar el modelo de RNA
Evaluar el modelo de RNA
Cuestionario de Redes Neuronales Artificiales
Ejercicio de Redes Neuronales Artificiales
Solución a la tarea
Configuración del proyecto y pre procesado de los datos
Construir la RNC
Entrenar y evaluar la RNC
Cuestionario de Redes Neuronales de Convolución
Ejercicio de Redes Neuronales de Convolución
Solución a la tarea
Configuración del proyecto y pre procesado de los datos
Construir la RNR
Entrenar y evaluar la RNR
Cuestionario de Redes Neuronales Recurrentes
Ejercicio de Redes Neuronales Recurrentes
Solución a la tarea
¿Qué es el Aprendizaje por Transferencia?
Configuración del Proyecto
Pre procesado de los datos
Cargar el modelo MobileNet v2
Congelar el modelo pre entrenado
Añadir una capa personalizada para resolver nuestro problema de clasificación
Definir el modelo de transfer learning
Compilar el modelo de Transfer Learning
Image Data Generators
Transferencia de aprendizaje
Evaluar los resultados del aprendizaje transferido
Definir el modelo de puesta a punto de parámetros
Compilar el modelo de parámetros ajustados
Fine Tuning
Evaluar el resultado de nuestro Fine Tuning
Cuestionario de Aprendizaje por Transferencia
¿Qué es el Aprendizaje por Refuerzo?
La ecuación de Bellman
Procesos de Decisión de Markov (MDP)
Idea del Q-Learning
Diferencia Temporal
Idea del Deep Q-Learning - Paso 1
Idea del Deep Q-Learning - Paso 2
Experience Replay
Políticas de selección de acción
Configuración del Proyecto
La IA del Broker - Paso 1
La IA del Broker - Paso 2
La IA del Broker - Paso 3
La IA del Broker - Paso 4
La IA del Broker - Paso 5
La función Dataset Loader
La función State Creator
Cargar el dataset
Definir el modelo
Fase de entrenamiento - Paso 1
Fase de entrenamiento - Paso 2
Configuración del Proyecto
Cargar Dataset de la Contaminación
Crear Esquema del Dataset
Calcular los estadísticos básicos del conjunto de test
Detección de anomalías con TensorFlow Data Validation
Preparar el esquema para subir a producción
Guardar el esquema
Configuración del proyecto
Pre procesado inicial del data set
Meta datos del data set
Función Preprocessing
El flujo de pre procesado del data set
Instalar Tensorflow 2.0 y utilizar Anaconda Navigator en tu ordenador
Configuración del proyecto
Importar las dependencias del proyecto
Cargar un modelo pre entrenado
Definir la aplicación Flask
Crear la función de clasificación
Iniciar la aplicación Flask
Enviar peticiones al modelo de la API a través de internet
¿Qué es TensorFlow Serving?
La arquitectura de TensorFlow Serving
Configuración del proyecto
Pre procesado del data set
Definir, entrenar y evaluar el modelo
Guardar el modelo para subir a producción
El modelo de TensorFlow 2.0 desde el Servidor
Crear un objeto JSON
Enviar peticiones por POST al modelo
Enviar peticiones por POST a modelos específicos
¿Qué es TensorFlow Lite?
Configuración del Proyecto
Pre procesado del data set
Construir un modelo
Entrenar y evaluar el modelo
Guardar el modelo
Conversor a TensorFlow Lite
Convertir el modelo a TensorFlow Lite
Guardar el modelo convertido
¿Qué es el entrenamiento distribuido?
Configuración del proyecto
Pre procesado del data set
Definir un modelo no distribuido (modelo normal de Red Neuronal Convolucional)
Configurar una estrategia distribuida
Definir un modelo distribuido
Evaluación final - Test de velocidad entre modelos distribuidos y normales
Plan de Ataque
El Perceptrón
La función de Activación
Cómo funciona una red neuronal
Cómo aprende una red neuronal
Gradiente descendente
Gradiente descendente estocástico
Propagación hacia atrás
Plan de Ataque
¿Qué es una red neuronal convolucional?
Paso 1 - Convolución
Paso 1.b - Capa de ReLU
Paso 2 - Max Pooling
Paso 3 - Flattening
Paso 4 - Capa totalmente conectada
Resumen
Funciones de softmax y entropía cruzada
Plan de Ataque
¿Qué es una red neuronal recurrente?
Vanishing gradient
LSTMs
Idea práctica de los LSTM
Variantes de LSTM
BONUS 1 - Detección de objetos con Yolo v3
BONUS 2 - Generación aleatoria de imágenes con GAN
BONUS 3 - Limpieza del ruido de imágenes con auto encoders
Enhorabuena por completar el curso de Tensorflow 2.0
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Joiser
muy buenos tips
dan muchos consejos y explican con casos aplicables al dia a dia
María del Mar
Me he actualizado ha Tensorflow 2.0
Yvonne
Una gran guia
Perfecta para ir gradualmente aumentando el nivel de dificultad. Muy grato y facil de seguir.
BORJA
Excelente
Curso muy completo y muy bien explicado.
Mariano
Muchas gracias por el curso de tensorflow
Magnifico curso, muchas gracias Juan Gabriel y a todo tu equipo.
Marc
¡Contentísimo!