Para qué te prepara este curso subvencionado Curso Gratuito Curso de Tensorflow Js:
El desarrollo de tecnología de aprendizaje automático es cada vez más frecuente. Tensorflow te permite implementar aplicaciones con esta tecnología de forma sencilla, desarrollando APIS intuitivas, con la posibilidad de entrenar modelos en cualquier lugar, ya sea a nivel local o en la nube, y con una arquitectura sencilla para fomentar la innovación. En definitiva, este curso te prepara en una materia cada vez más demandada por las empresas.
A quién va dirigido:
Este Curso de Tensorflow en JS está dirigido a graduados universitarios, estudiantes y profesionales del sector de la informática o sectores industriales, que quieran formarse en una herramienta que puede ser de gran ayuda para las organizaciones. Es recomendable conocimientos previos en JavaScript y lenguajes de programación.
Objetivos de este curso subvencionado Curso Gratuito Curso de Tensorflow Js:
- Conocer el funcionamiento y principales conceptos de Tensorflow - Analizar las diferentes capas y modelos - Capacitar al alumno para convertir modelos a Json y desarrollar aprendizajes con modelos ya entrenados - Entender el desarrollo de un proyecto avanzado con Tensorflow
Salidas Laborales:
Poseer habilidades en tecnologías de aprendizaje automática es un factor diferencial si quieres destacar como profesional en el sector. Este Curso de Tensorflow para JS te capacita para que puedas ejercer como desarrollador de Deep learning con Tensorflow, como Data Scientist, responsable en proyectos relacionados con el Machine/Deep Learning o como programador Lead AI.
Resumen:
Tensorflow es una biblioteca de código abierto orientada al aprendizaje automático, es decir, permite desarrollar y entrenar modelos de aprendizaje automático. Desarrollado por Google, cuenta con diferentes bibliotecas, siendo una de ellas de JavaScript. Esta biblioteca cuenta con modelos previamente entrenados en caso de que quieran ser utilizados para casos comunes, convirtiéndolos a Python y ejecutándolos con el Node.js, o bien, permite volver a entrenar estos modelos de aprendizaje automático con nuestros propios datos. El Curso de Tensorflow en JavaScript te forma para que aprendas a manejarte con esta plataforma de código abierto y puedas desarrollar tus propios modelos.
Titulación:
Titulación Expedida y Avalada por el Instituto Europeo de Estudios Empresariales. "Enseñanza No Oficial y No Conducente a la Obtención de un Título con Carácter Oficial o Certificado de Profesionalidad."
Metodología:
Con nuestra metodología de aprendizaje online, el alumno comienza su andadura en INESEM Business School a través de un campus virtual diseñado exclusivamente para desarrollar el itinerario formativo con el objetivo de mejorar su perfil profesional. El alumno debe avanzar de manera autónoma a lo largo de las diferentes unidades didácticas así como realizar las actividades y autoevaluaciones correspondientes. La carga de horas de la acción formativa comprende las diferentes actividades que el alumno realiza a lo largo de su itinerario. Las horas de teleformación realizadas en el Campus Virtual se complementan con el trabajo autónomo del alumno, la comunicación con el docente, las actividades y lecturas complementarias y la labor de investigación y creación asociada a los proyectos. Para obtener la titulación el alumno debe aprobar todas la autoevaluaciones y exámenes y visualizar al menos el 75% de los contenidos de la plataforma. Por último, es necesario notificar la finalización de la acción formativa desde la plataforma para comenzar la expedición del título.
Temario:
UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN E INSTALACIÓN DE TENSORFLOW
- Introducción a TensorFlow
- Instalación de TensorFlow
- Verificación de la instalación
UNIDAD DIDÁCTICA 2. ASPECTOS BÁSICOS DE TENSORFLOW E INTRODUCCIÓN A CAPAS Y MODELOS
- Conceptos básicos de TensorFlow.js
- Introducción a capas y modelos
- Crear modelos con la API de capas
- Capas personalizadas
UNIDAD DIDÁCTICA 3. CONVERSIÓN DE MODELOS A FORMATO JSON
- Conversión de modelo
- Convertir un modelo previamente entrenado
UNIDAD DIDÁCTICA 4. APRENDIZAJE CON MODELOS YA ENTRENADOS
- Aprendizaje automático
- Extraer funciones con Tensorflow y modelos previamente entrenados
UNIDAD DIDÁCTICA 5. EXPLORACIÓN Y DESARROLLO DE UN PROYECTO COMPLETO
- Realizar predicciones de datos en 2D
- Evaluación
UNIDAD DIDÁCTICA 6. ASPECTOS AVANZADOS DE TENSORFLOW.JS
- Diferencia entre numpy y tensorflow
- Distinguir entre forma estática y forma dinámica
- Uso de alcance variable
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Poseer habilidades en tecnologías de aprendizaje automática es un factor diferencial si quieres destacar como profesional en el sector. Este Curso de Tensorflow para JS te capacita para que puedas ejercer como desarrollador de Deep learning con Tensorflow, como Data Scientist, responsable en proyectos relacionados con el Machine/Deep Learning o como programador Lead AI.
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