Deep Learning con Tensorflow para Machine Learning e IA
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Conocer la estructura y funcionamiento de la librería TensorFlow de Google en Python Saber implementar disos algoritmos del mundo del Machine Learning y la Inteligencia Artificial con TensorFlow Elaborar gráficos de computación para entender las fases de los algoritmos en TensorFlow Desarrollar algoritmos de procesamiento natural del lenguaje como por ejemplo predicción de SPAM o redacción de textos con estilo literario Trabajar con imágenes y a procesarlas con redes neuronales de convolución, elaborando como práctica un algoritmo que pintará una imagen como Van Gogh A quién va dirigido Iniciados en la librería TensorFlow que quieran saber como funcionan los tensores en Python Estudiantes de los cursos de Estadística, Machine Learning y Inteligencia Artificial que quieran llevar las habilidades al máximo exponente usando TensorFlow Estudiantes de ingeniería, master o doctorado que necesiten usar TensorFlow en sus proyectos de la unisidad Empresas de todo tipo de sector que utilicen herramientas de Machine Learning que quieran implementar TensorFlow en producción Desarrolladores de Python que quieran expandir sus habilidades en el mundo del Machine Learning Requisitos Se recomienda tener una fuerte base de programación en Python Es recomendable tener unas fuertes bases de estadística y álgebra lineal (o haber tomado los cursos previos de Juan Gabriel) Es muy recomendable haber cursado los cursos de Machine Learning y de Inteligencia Artificial de Juan Gabriel Temario completo de este curso Contenido del curso Introducción Conoce a Juan Gabriel Gomila, tu instructor Requisitos previos para seguir el curso Conoce la comunidad de Discord para aprender todos juntos Accede a todo el código fuente en el Github del curso No valores el curso de forma prematura ¿Qué es TensorFlow? Aprender las bases de cómo funciona TensorFlow Formas de definir tensores Placeholders y variables en TensorFlow El grafo de computación en TensorFlow Matrices en TensorFlow Operaciones aritméticas en Tensorflow Otras operaciones matemáticas Funciones de activación en TensorFlow Recursos adicionales de TensorFlow Posibles fuentes de datos El dataset de las flores Iris Los nacimientos y relación humana Keras y las casas de Boston Los datos manuscritos del MNIST Spam o no Spam Valoraciones de películas Catalogar objetos a través de imágenes Las palabras de Shakespeare Traducción de frases entre múltiples idiomas Piensa en matemáticas, traduce a TensorFlow El grafo básico de operaciones en Tensorflow Divide la ejecución en s Múltiples s de trabajo Gráficos de computación con tensorboard Funciones de pérdida para problemas de regresión Funciones de pérdida para problemas de clasificación Métricas para evaluar la calidad del modelo La propagación hacia atrás en regresión La propagación hacia atrás en clasificación Acerca de las variantes del Gradiente Descendente Entrenamiento en por bloques vs estocástico Clasificar las flores de Iris Evaluar los modelos de regresión Evaluar los modelos de clasificación La regresión lineal El método de la matriz insa El método de la descomposición LU Regresión lineal a lo TensorFlow La función de pérdidas en la regresión lineal Regresión lineal deming Métodos de regularización (lasso y ridge) Regresión elastic net Crear y leer CSV desde tus propios datos Normalización de los datos en entrenamiento y test Regresión logística Support Vector Machine ¿Qué es una SVM? Trabajar con un SVM lineal SVM para estimar una regresión lineal Cambiar el Kernel con TensorFlow Cómo generar distribuciones en forma de anillo Un kernel gaussiano con TensorFlow Ejercicio: entrena tu kernel gaussiano Diferentes núcleos de convolución Los efectos del parámetro gamma Un clasificador multi clase Clasificar las tres especies de flores con SVM El concepto detrás de los vecinos más cercanos Formalización matemática de los KNN Descargar y procesar el dataset con requests Implementar KNN con variables numéricas con TensorFlow Medir la eficacia de la clasificación La distancia de Levenshtein Distancias basadas en texto Cómo utilizar distancias ponderadas para cada variable El problema de la dirección postal mal escrita Comparar número y texto para clasificar El ejemplo de los vecinos de una imagen Los algoritmos no supervisados y su potencial Puertas lógicas y redes neuronales Puertas lógicas y operaciones en TensorFlow Ejercicio: más operaciones lineales con TensorFlow Funciones de activación Una red neuronal con una oculta Redes neuronales multis en el caso 1D Redes neuronales multis en el caso 2D El ejemplo de recién nacidos con bajo peso Mejoras con la entropía cruzada El juego del tres en raya Entrenando nuestra red neuronal La red neuronal que aprende a jugar El rol del NLP en el siglo XXI La idea detrás del concepto de procesamiento natural del lenguaje Limpieza de datos para el Bag of Words Entrenando con el Bag of Words Text Frequency - Inse Document Frequency Entrenando con TF-IDF Los algoritmos de Word2Vec Descargar y clasificar las valoraciones de películas La limpieza de datos Entrenando con los Skip Gramas El detalle de cómo funciona la embedding matrix Continuous Bag of Words Entrenando con Continuous Bag of Words Crear una librería con todo lo aprendido Cómo cargar modelos ya entrenados con pickle Clasificando las valoraciones de películas con Word2Vec Cómo funciona la técnica de doc2vec Inicializando nuestros embeddings con doc2vec Entrenando con doc2vec Análisis de Sentimiento CNN para el tratamiento de imágenes La convolución matemática Otras operaciones matriciales Una red neuronal de convolución simple Entrenando nuestra red neuronal convolucional Evaluar los resultados de nuestra red neuronal convolucional Redes neuronales más completas Procesar los datos binarios de imágenes de CIFAR-10 El modelo de CNN para las imágenes de CIFAR Entrenando con la CNN completa Los resultados del entrenamiento de la CNN Descomprimir imágenes binarias y guardarlas en diferentes carpetas Evaluar con la red Inception de Google Cómo cargar una red neuronal entrenada con Matlab Aplicar un estilo a otra imágen Pintando como Van Gogh Deep Dream Entrenando con Deep Dream más
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