TensorFlow en Python y Keras
Fundamentos de TensorFlow
Lo que aprenderás
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Contenido del Curso
Intro
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Introduccion a TensorFlow
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Conceptos clave de Machine Learning
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Como funciona Tensor Flow
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Fundamentos de TensorFlow
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- Constantes en TensorFlow (5:27)
- Definición de operadores en Tensorflow (2:30)
- Ejercicios con operadores en TensorFlow (4:46)
- Creando Placeholders en Tensorflow (3:22)
- Creando tensores desde objetos en Python (4:07)
- Variables en TensorFlow (3:43)
- Shapes en TensorFlow (5:18)
- El gradiente en TensorFlow (3:12)
- Transformando datos en TensorFlow (4:05)
Trabajando Modelos en TensorFlow
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APIs de TensorFlow de bajo nivel
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- APIs del alto y bajo nivel (2:50)
- Generación de datos sintéticos (6:58)
- Definir las entradas, parámetros y otras variables (4:10)
- Definir el modelo y funciones de perdida y optimización (3:22)
- Entrenando el modelo (7:18)
- Matriz de confusión (6:22)
- Qué es la precisión y el recall (4:06)
- Clasificador Binario La curva ROC (2:49)
APIs de TensorFlow de alto nivel
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Usando TensorFlow con Keras
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- Instalando Keras (1:26)
- Keras y redes neuronales (3:53)
- Creando modelos en Keras (3:20)
- Capas de alto nivel en Keras (4:34)
- Trabajando nuestro modelo con Keras (3:41)
- Ejemplo con NMIST (6:03)
- Ejemplo de transferencia de estilos con redes neuronales (3:10)
- Ejemplo de redes neuronales convolucionales (3:22)
Usando redes pre-entrenadas
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