Acerca de este Curso

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Resultados profesionales del estudiante

40%

comenzó una nueva carrera después de completar estos cursos

43%

consiguió un beneficio tangible en su carrera profesional gracias a este curso

12%

consiguió un aumento de sueldo o ascenso
Certificado para compartir
Obtén un certificado al finalizar
100 % en línea
Comienza de inmediato y aprende a tu propio ritmo.
Fechas límite flexibles
Restablece las fechas límite en función de tus horarios.
Nivel intermedio

Experience in Python coding and high school-level math is required. Prior machine learning or deep learning knowledge is helpful but not required.

Aprox. 30 horas para completar
Inglés (English)
Subtítulos: Inglés (English), Español (Spanish), Ruso (Russian), Japonés

Qué aprenderás

  • Learn best practices for using TensorFlow, a popular open-source machine learning framework

  • Build a basic neural network in TensorFlow

  • Train a neural network for a computer vision application

  • Understand how to use convolutions to improve your neural network

Habilidades que obtendrás

Computer VisionTensorflowMachine Learning

Resultados profesionales del estudiante

40%

comenzó una nueva carrera después de completar estos cursos

43%

consiguió un beneficio tangible en su carrera profesional gracias a este curso

12%

consiguió un aumento de sueldo o ascenso
Certificado para compartir
Obtén un certificado al finalizar
100 % en línea
Comienza de inmediato y aprende a tu propio ritmo.
Fechas límite flexibles
Restablece las fechas límite en función de tus horarios.
Nivel intermedio

Experience in Python coding and high school-level math is required. Prior machine learning or deep learning knowledge is helpful but not required.

Aprox. 30 horas para completar
Inglés (English)
Subtítulos: Inglés (English), Español (Spanish), Ruso (Russian), Japonés

Instructor

ofrecido por

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deeplearning.ai

Programa - Qué aprenderás en este curso

Calificación del contenidoThumbs Up96%(23,667 calificaciones)Info
Semana
1

Semana 1

6 horas para completar

A New Programming Paradigm

6 horas para completar
4 videos (Total 16 minutos), 5 lecturas, 3 cuestionarios
4 videos
A primer in machine learning3m
The ‘Hello World’ of neural networks5m
Working through ‘Hello World’ in TensorFlow and Python3m
5 lecturas
Before you begin: TensorFlow 2.0 and this course10m
From rules to data10m
Try it for yourself10m
Introduction to Google Colaboratory10m
Week 1 Resources10m
1 ejercicio de práctica
Week 1 Quiz
Semana
2

Semana 2

7 horas para completar

Introduction to Computer Vision

7 horas para completar
7 videos (Total 15 minutos), 6 lecturas, 3 cuestionarios
7 videos
An Introduction to computer vision2m
Writing code to load training data2m
Coding a Computer Vision Neural Network2m
Walk through a Notebook for computer vision3m
Using Callbacks to control training1m
Walk through a notebook with Callbacks1m
6 lecturas
Exploring how to use data10m
The structure of Fashion MNIST data10m
See how it's done10m
Get hands-on with computer vision1h
See how to implement Callbacks10m
Week 2 Resources10m
1 ejercicio de práctica
Week 2 Quiz
Semana
3

Semana 3

8 horas para completar

Enhancing Vision with Convolutional Neural Networks

8 horas para completar
6 videos (Total 19 minutos), 6 lecturas, 3 cuestionarios
6 videos
What are convolutions and pooling?2m
Implementing convolutional layers1m
Implementing pooling layers4m
Improving the Fashion classifier with convolutions4m
Walking through convolutions3m
6 lecturas
Coding convolutions and pooling layers10m
Learn more about convolutions10m
Getting hands-on, your first ConvNet10m
Try it for yourself1h
Experiment with filters and pools1h
Week 3 Resources10m
1 ejercicio de práctica
Week 3 Quiz
Semana
4

Semana 4

9 horas para completar

Using Real-world Images

9 horas para completar
9 videos (Total 27 minutos), 10 lecturas, 3 cuestionarios
9 videos
Understanding ImageGenerator4m
Defining a ConvNet to use complex images2m
Training the ConvNet with fit_generator2m
Walking through developing a ConvNet2m
Walking through training the ConvNet with fit_generator3m
Adding automatic validation to test accuracy4m
Exploring the impact of compressing images3m
A conversation with Andrew1m
10 lecturas
Explore an impactful, real-world solution10m
Designing the neural network10m
Train the ConvNet with ImageGenerator10m
Exploring the solution10m
Training the neural network10m
Experiment with the horse or human classifier1h
Get hands-on and use validation30m
Get Hands-on with compacted images30m
Week 4 Resources10m
Wrap up10m
1 ejercicio de práctica
Week 4 Quiz

Revisiones

Principales revisiones sobre INTRODUCTION TO TENSORFLOW FOR ARTIFICIAL INTELLIGENCE, MACHINE LEARNING, AND DEEP LEARNING

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Acerca de Programa especializado: TensorFlow in Practice

Discover the tools software developers use to build scalable AI-powered algorithms in TensorFlow, a popular open-source machine learning framework. In this four-course Specialization, you’ll explore exciting opportunities for AI applications. Begin by developing an understanding of how to build and train neural networks. Improve a network’s performance using convolutions as you train it to identify real-world images. You’ll teach machines to understand, analyze, and respond to human speech with natural language processing systems. Learn to process text, represent sentences as vectors, and input data to a neural network. You’ll even train an AI to create original poetry! AI is already transforming industries across the world. After finishing this Specialization, you’ll be able to apply your new TensorFlow skills to a wide range of problems and projects. Looking for more advanced TensorFlow content? Check out the new TensorFlow: Data and Deployment Specialization....
TensorFlow in Practice

Preguntas Frecuentes

  • El acceso a las clases y las asignaciones depende del tipo de inscripción que tengas. Si tomas un curso en modo de oyente, verás la mayoría de los materiales del curso en forma gratuita. Para acceder a asignaciones calificadas y obtener un certificado, deberás comprar la experiencia de Certificado, ya sea durante o después de participar como oyente. Si no ves la opción de oyente:

    • es posible que el curso no ofrezca la opción de participar como oyente. En cambio, puedes intentar con una Prueba gratis o postularte para recibir ayuda económica.
    • Es posible que el curso ofrezca la opción 'Curso completo, sin certificado'. Esta opción te permite ver todos los materiales del curso, enviar las evaluaciones requeridas y obtener una calificación final. También significa que no podrás comprar una experiencia de Certificado.
  • Cuando te inscribes en un curso, obtienes acceso a todos los cursos que forman parte del Programa especializado y te darán un Certificado cuando completes el trabajo. Se añadirá tu Certificado electrónico a la página Logros. Desde allí, puedes imprimir tu Certificado o añadirlo a tu perfil de LinkedIn. Si solo quieres leer y visualizar el contenido del curso, puedes auditar el curso sin costo.

  • Si estás suscrito, obtienes una prueba gratis de 7 días, que podrás cancelar cuando desees sin ningún tipo de penalidad. Una vez transcurrido ese tiempo, no realizamos reembolsos. No obstante, puedes cancelar tu suscripción cuando quieras. Consulta nuestra política completa de reembolsos.

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