Curso completo de Tensorflow desde cero
Combina TensorFlow y Python para programar tus algoritmos de Machine Learning e Inteligencia Artificial con ejemplos prácticos del mundo en varios campos
Lo que aprenderás
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Contenido del Curso
Sección 1: Introducción
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Sección 2: Fundamentos de Tensorflow y MachineLearning
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- ¿Qué es Tensorflow? (4:55)
- Aprende las bases de como funciona Tensorflow (26:52)
- Formas de definir tensores (23:51)
- Placeholders y variables en Tensorflow (13:58)
- El grafo de computación en tensorflow (9:29)
- Matrices en Tensorflow (19:51)
- Operaciones aritméticas en Tensorflow (7:43)
- Otras operaciones matemáticas (14:02)
- Funciones de activación en Tensorflow (22:31)
- Recursos adicionales de Tensorflow (3:30)
Sección 3: Fuentes de datos y como acceder a ellas
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- Posibles fuentes de datos (1:00)
- El dataset de las flores Iris (6:08)
- Los nacimientos y relación humana (9:25)
- Keras y las casas de Boston (14:51)
- Los datos manuscritos de MNIST (11:38)
- Spam o no spam (11:22)
- Valoraciones de películas (12:22)
- Catalogar objetos a traves de imágenes (8:52)
- Las palabras de Shakespeare (8:13)
- Traducción de frases entre múltiples idiomas (19:51)
- BUG: Si no te funciona el ZipFile de la clase anterior...
Sección 4: Un repaso de Machine Learning
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- Piensa en matemáticas, traduce en Tensorflow (1:13)
- El grafo básico de operaciones en Tensorflow (9:02)
- Divide la ejecución en capas (19:03)
- Multiples capas de trabajo (18:46)
- Gráficos de computación con tensorboard (7:27)
- Funciones de pérdida para problemas de regresión (20:11)
- Funciones de pérdida para problemas de clasificación (28:13)
- Métricas para evaluar la calidad del modelo (18:29)
- La propagación hacia atrás en regresión (21:48)
- La propagación hacia atrás en clasificación (19:48)
- Acerca de las variantes del Gradiente Descendente (7:46)
- Entrenamiento en bloques vs estocástico (24:23)
- Clasificar las flores de iris (31:01)
- Evaluar los modelos de regresión (19:35)
- Evaluar los modelos de clasificación (21:12)
Sección 5: Regresión lineal
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- La regresión lineal (3:42)
- El método de la matriz inversa (17:16)
- El método de la descomposición LU (15:05)
- Regresión lineal a lo Tensorflow (21:20)
- La función de pérdidas en la regresión lineal (19:28)
- Regresión lineal deming (26:02)
- Métodos de regularización (lasso y ridge) (22:57)
- Regresión elastic net (22:13)
- Crear y leer CSV desde tus propios datos (11:34)
- Normalización de los datos en entrenamiento y test (12:46)
- Regresión logística (22:39)
Sección 6: Las máquinas de soporte vectorial
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- Support Vector Machine (4:51)
- ¿Qué es una SVM? (10:21)
- Trabajar con SVM lineal (38:29)
- SVM para estimar una regresión lineal (22:48)
- Cambiar el Kernel con Tensorflow (11:10)
- Como generar distribuciones en forma de anillo (7:12)
- Un Kernel Gaussiano con Tensorflow (21:19)
- Entrena tu Kernel Gaussiano (19:06)
- Diferentes núcleos de convolución (7:44)
- Los efectos del parámetro gamma (24:31)
- Un clasificador multiclase (13:25)
- Clasificar las tres especies de flores con SVM (28:46)
Sección 7: Encontrar los vecinos más cercanos
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- El concepto detrás de los vecinos más cercanos (1:51)
- Formalización matemática de los KNN (17:27)
- Descargar y procesar el dataset con requests (15:59)
- Implementar KNN con variables numéricas con Tensorflow (20:37)
- Medir la eficacia de la clasificación (9:10)
- La distancia de Levenshtein (35:05)
- Distancias basadas en texto (6:51)
- Como utilizar distancias ponderadas para cada variable (20:16)
- El problema de la dirección postal mal escrita (19:13)
- Comparar número y texto para clasificar (32:32)
- El ejemplo de los vecinos de una imágen (32:07)
Sección 8: Redes neuronales
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- Los algoritmos no supervisador y su potencial (9:18)
- Puertas lógicas y redes neuronales (7:02)
- Puertas lógicas y operaciones en Tensorflow (11:26)
- Ejercicio: Más operaciones lineales con Tensorflow (10:27)
- Funciones de activación (27:46)
- Una red neuronal con una capa oculta (35:19)
- Redes neuronales multicapa en el caso 1D (29:58)
- Redes neuronales multicapa en el caso 2D (18:05)
- El ejemplo de recién nacidos con bajo peso (37:53)
- Mejoras con la entropía cruzada (23:17)
- El juego del tres en raya (32:47)
- Entrenando nuestra red neuronal (17:54)
- La red neuronal que aprende a jugar (16:50)
Sección 9: Procesamiento natural del lenguaje
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- El rol del NLP en el siglo XXI (6:22)
- La idea detrás del concepto del procesamiento natural del lenguaje (6:03)
- Limpieza de datos para el Bag of Words (28:38)
- Entrenando con el Bag of Words (34:23)
- Text Frequency - Inverse Document Frequency (19:53)
- Entrenando con TF-IDF (27:26)
- Los algoritmos de Word2Vec (11:17)
- Descargar y clasificar las valoraciones de películas (17:33)
- La limpieza de datos (28:40)
- Entrenando con los Skip Gramas (23:20)
- El detalle de como funciona la embedding matrix (8:37)
- Continuous Bag of Words (21:22)
- Entrenando con Continuous Bag of Words (20:30)
- Crear una librería con todo lo aprendido (12:45)
- Como cargar modelos ya entrenados con pickle (14:31)
- Clasificando las valoraciones de películas con Word2Vec (24:34)
- Como funciona la técnica de doc2vec (6:56)
- Inicializando nuestros embeddings con doc2vec (20:08)
- Entrenando con doc2vec (20:36)
- Análisis de sentimiento (27:31)
Sección 10: Redes neuronales de convolución
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- CNN para el tratamiento de imágenes (2:27)
- La convolución matemática (9:44)
- Otras operaciones matriciales (8:00)
- Una red neuronal de convolución simple (29:01)
- Entrenando nuestra red neuronal convolucional (16:22)
- Evaluar los resultados de nuestra red neuronal convolucional (15:31)
- Redes neuronales más completas (11:59)
- Procesar los datos binarios de imágenes de CIFAR-10 (17:41)
- El modelo de CNN para las imágenes de CIFAR (20:18)
- Entrenando con la CNN completa (16:29)
- Los resultados del entrenamiento de la CNN (13:08)
- Descomprimir imágenes binarias y guardarlas en diferentes carpetas (26:57)
- Como cargar una red neuronal entrenada con MatLab (26:07)
- Aplicar un estilo a otra imágen (21:53)
- Pintando como Van Gogh (23:10)
- Deep Dream (8:24)
- Entrenando con Deep Dream (21:18)
- Que entiende cada neurona de cada capa de Deep Dream (25:41)
Sección 11: Redes Neuronales Recurrentes
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- La idea de la RNN (4:26)
- Formalización de la RNN (10:38)
- Ejercicio: Descargar y guardar los datos de SPAM (23:15)
- La estructura de una red neuronal recurrente (21:20)
- Entrenando la red neuronal recurrente (15:22)
- Long Short Term Memory (12:05)
- Las obras de Shakespeare (19:31)
- Una implementación directa del Word2vec (8:19)
- La clase LSTM (26:33)
- Continuando un texto como Sheakespeare (32:23)
- Redes neuronales multicapa (34:05)
Sección 12: Tensor Flow en Producción
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- Cuando uno sube a producción todo falla (2:28)
- Un ejemplo para probar las pruebas unitarias (20:45)
- Implementando pruebas unitarias (6:19)
- Como validar las pruebas unitarias en producción (16:30)
- Ejecutar en CPU versus GPU (16:24)
- Multiples trabajadores en paralelo (11:01)
- A partir de aquí tienes mucho por delante! (2:07)
Sección 13: Otras herramientas para complementar TensorFlow
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