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Tensorflow 2.0: Guía completa para el Nuevo Tensorflow (Udemy.com)

Crea soluciones sorprendentes de Deep Learning e Inteligencia Artificial y súbelas a producción con TensorFlow 2.0

Created by: SuperDataScience Team

Last updated October 2023

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What you will learn

  • Cómo utilizar TensorFlow 2.0 en Data Science
  • Diferencias importantes entre TensorFlow 1.X y TensorFlow 2.0
  • Cómo implementar Redes Neuronales Artificiales en TensorFlow 2.0
  • Cómo implementar Redes Neuronales Convolucionales en TensorFlow 2.0
  • Cómo implementar Redes Neuronales Recurrentes en TensorFlow 2.0
  • Cómo construir tu propia aplicación de Transfer Learning en TensorFlow 2.0
  • Cómo construir un bot que actúe como un broker comprando y vendiendo acciones utilizando Reinforcement Learning (Deep-Q Network)
  • Cómo construir un pipeline de Machine Learning al completo en Tensorflow 2.0
  • Cómo crear una validación de datos y pre procesado de datasets automáticos utilizando TensorFlow Data Validation y TensorFlow Transform
  • Poner en producción un modelo TensorFlow 2.0
  • Cómo crear una API que clasifique imágenes con Flask y TensorFlow 2.0

How it compares

Against the other 126 rated Udemy courses in Deep Learning on CourseDuck:

  • Rating4.6 out of 5higher than 65% of them
  • Reviews571#61 of 127 by number of reviews
  • Length20.2 hourslonger than 80% of them
  • Last updatedOctober 2023earlier than 63% of them

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Course Description

¡Bienvenido al curso de Tensorflow 2.0!

Se acaba de lanzar TensorFlow 2.0. El lanzamiento introduce muchas características que simplifican el modelo de desarrollo y los procesos de mantenimiento. Desde el punto de vista educativo, potencia el entendimiento de la gente simplificando en gran medida los conceptos complejos. Desde el punto de vista de la industria, los modelos son mucho más sencillos de entender, mantener y desarrollar.

El Aprendizaje Profundo o Deep Learning es una de las áreas de mayor crecimiento de la Inteligencia Artificial. En los últimos años, se ha probado que los modelos de Deep Learning, incluso los más simples, pueden resolver tareas difíciles y complejas. Ahora que la novedad del Deep Learning ha pasado (seguro que ya has tomado algún curso mío sobre esta materia), la gente empieza a querer utilizar su poder y potencial para mejorar sus productos.

El curso se estructura de modo que se cubren todos los temas desde el modelado de redes neuronales y su entrenamiento hasta su puesta en producción.

En la Parte 1 del curso, aprenderás sobre la infraestructura tecnológica que utilizaremos a lo largo del curso (Sección 1) y lo básico de la librería TensorFlow 2.0 y su sintaxis (Sección 2).

En la Parte 2 de este curso, indagaremos en el apasionante mundo del aprendizaje profundo. Durante esta parte del curso, implementarás varios tipos de redes neuronales (Redes Neuronales Artificiales [Sección 3], Redes Neuronales Convolucionales [Sección 4], Redes Neuronales Recurrentes [Sección 5]). Al final de esta parte, en la Sección 6, aprenderás y construirás un ejemplo de Transfer Learning que da unos resultados impresionantes en clasificación de imágenes de perros y gatos con una red neuronal entrenada por Google.

Al acabar la segunda parte del curso y ultimar el aprendizaje de cómo implementar redes neuronales, en la Parte 3 verás como hacer tu propio broker resolviendo el problema de compra-venta de acciones en tiempo real utilizando Aprendizaje por Refuerzo, específicamente el Deep-Q Learning.

La Parte 4 va sobre TensorFlow Extended (TFX). En esta parte del curso aprenderás a cómo trabajar con datos y crear tus propios flujos de datos para subirlos a producción. En la Sección 8 comprobaremos si el dataset tiene alguna anomalía utilizando la librería TensorFlow Data Validation y, después de aprender cómo comprobar anomalías de un dataset en la Sección 9, haremos nuestro propio pre procesado de flujo de datos utilizando el paquete TensorFlow Transform.

En la Sección 10 de este curso aprenderás y crearás tu propio Fashion API haciendo uso de la librería Flask Python y un modelo pre entrenado. A lo largo de esta sección, obtendrás una imagen más completa de cómo enviar peticiones a un modelo a través de internet. Sin embargo, en esta etapa, la arquitectura alrededor del modelo no es escalable a millones de peticiones. Entramos en la Sección 11. En esta, aprenderás a cómo mejorar las soluciones a la sección previa utilizando la librería TensorFlow Serving. De una manera muy sencilla, aprenderás y crearás tu propio API de Clasificación de Imágenes ¡que soporta millones de peticiones al día!

Últimamente se está volviendo más y más popular tener un modelo de Aprendizaje profundo en aplicaciones Android o iOS, pero las redes neuronales requieren de mucha energía y recursos. Aquí es donde la librería TensorFlow Lite entra en juego. En la Sección 12 del curso aprenderás cómo optimizar y convertir cualquier red neuronal para que sea apta para un dispositivo móvil.

Ya para acabar con el proceso de aprendizaje y la Parte 5 de este curso, en la Sección 13 aprenderás a cómo distribuir el entrenamiento de una Red Neuronal a múltiples GPUs o también a Servidores haciendo uso del paquete TensorFlow 2.0.

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Instructor Details

SuperDataScience Team

Hi there,

We are the SuperDataScience team. You will hear from us when new SuperDataScience courses are released, when we publish new podcasts, blogs, share cheat sheets, and more!

We are here to help you stay on the cutting edge of Data Science and Technology. 

See you in class,

Sincerely,

SuperDataScience Team!

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Reviews

4.6

571 ratings on Udemy

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By Anonymized User on 8/23/2023

Me encanto el curso al igual que el curso de la masterclass, solo que en este se me hizo un poquito no tan entretenido, o al menos en este me distraia bastante ya que no le encontraba una muy buena emocion, pero de resto, estuvo perfecto. Tambien hay que agregar que falta que revisen los contenidos, ya que hay cosas que ya no existen y en los notebooks, ya no estan las mismas librerias, de por si colab no permite ni siquiera usar python 2

By Salvador Zaragoza Noguera on 2/11/2023

Curso muy bueno y recomendable para tener una base lo suficientemente sólida para profundizar. Te da una visión muy amplia de las capacidades de Tensorflow2. Juan Grabiel explica muy bien. No lo califico como excelente porque el código no está actualizado y en ocasiones no funciona (secciones 11 y 12). Se podría, como en otros cursos tuyos, agregar un pdf con los cambios que hay que hacer al código para que funcione. Un saludo.

By Adolfo Balbuena on 7/6/2022

Si bien ya había usado TensorFlow, ha sido ahora cuando he comprendido mejor este ecosistema y sus posibilidades, gracias sobre todo a lo bien explicado que está el curso, creo que esta es su mejor cualidad. No pongo un excelente porque algunos ejemplos han quedado obsoletos y dejan de funcionar, aunque esto es normal y suele ser sencillo solucionarlo. Este curso me parece altamente recomendable, no solo para entender las redes neuronales sino para especializarse en el uso de una potente herramienta de hacer Machine Learning. Gracias Juan Gabriel & Team por tan magnifico trabajo.

By Balam Sinhué López Herrera on 5/11/2022

Excelente curso, la verdad el resultado final es básicamente tener un conjunto bien organizado de archivos de consulta para poder utilizar TensorFlow 2.0 en todas las etapas de desarrollo de un proyecto de ML o de DL y su implementación (especialmente del lado de Backend); en general el curso da una excelente base para poder desarrollar prácticamente cualquier aplicación con TensorFlow 2.0 (e incluso hay buenos anexos para explicar la teoría detrás de varios tipos de redes neuronales)

By Luis Eduardo España Lopes on 9/12/2021

Ha sido algo totalmente revelador el tema de las redes neuronales con tensorflow. Pensaba que iba a ser algo realmente difícil, pero con este profesor la verdad que nunca decepciona. Muy contento con el curso y con todas las aplicaciones. Ya tengo listo el siguiente curso para comenzar. Muchas gracias

By José A. Benitez Pelaez on 6/2/2021

Curso excelente y super práctico. El tema de los cuadernos todo un acierto para poder recoger más facilmente notas en ellos y afianzar los conocimientos. Vengo de realizar ya tres cursos tuyos en este orden: 1 Curso completo de Machine Learning: Data Science en Python 2 Deep Learning de A a Z:redes neuronales en Python desde cero 3 Masterclass en Inteligencia Artificial y este ha sido el colofón!! Muchisimas gracias y he aprendido un montón. Ahora me toca practicar lo aprendido. Curso de 10.

By Holman Alvarez on 6/28/2020

El curso es muy bueno, he aprendido muchas cosas, he visto varios cursos de Machine Learning y este es bastante completo mas por las secciones de repaso, los notebook ya creados facilitan mucho las explicaciones y acortan la duración de los videos, siento que debí ver los cursos mencionados al inicio del mismo pero nada que no pueda suplirse y luego repetir el curso. En términos generales me ha gustado mucho, personalmente trabajo con videojuegos en Unity y me gustaría mucho poder utilizar de manera autónoma la librería de ML-Agents especialmente el gym-unity el cual permite trabajar agentes con nuestros propios modelos, he buscado documentación en internet y es bastante complejo encontrar alguna información detallada y sobre todo en español de como hacerlo, por el momento estoy feliz y espero seguir aprendiendo de este mundo, mi mayor limitación sigue siendo Python y no he encontrado un curso que me enseñe de cero todo su potencial, Pandas y Numpy siguen siendo mi dolor de cabeza a la hora de entender los algoritmos y las transformaciones. Por lo demás gracias.

By Sergio Andres Tous Pretelt on 4/9/2020

Me tomé el trabajo de investigar cómo dejar una reseña, ya que se me hace muy extraño ver tan pocas personas inscritas a este curso; Juan es muy claro con sus explicaciones, el contenido esta full actualizado, la teoría matemática y probabilística NO es para nada pesada si ya cuentas con unas bases sólidas, y te deja muy bien fundamentado para empezar con la creación de muchos proyectos, en caso de que los tengas. Muy recomendado.

By Matias Oscar Luna on 2/18/2020

excelente curso! me gusto mucho la forma de explicarlo, me refiero a que el codigo de los ejercicios ya estaba escrito de antemano, y Juan Gabriel lo iba explicando linea por linea, eso lo hizo muy fluido y sencillo de seguir. Y con respecto a una tematica para un curso futuro, estaria genial que trate sobre de Tensorflow Extended con todos sus componentes.

By Ruben Garcia on 10/28/2019

En general los curso es bueno, aprendes, pero desgraciadamente hay mucho codigo desactualizado y obviamente cuando parte de cero, eso es un problema y luego cuando quieres preguntar....si no te mandan a hacer otro curso, se demoran un monton y las respuestas no son concisas ni concretas......no hay mucha dedicacion a responder dudas...

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Quality Score

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Content Quality
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Video Quality
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Qualified Instructor
/
Course Pace
/
Course Depth & Coverage
/

Overall Score : 92 / 100