Con este Diplomado basado en el Relearning, crearás modelos destinados al procesamiento de lenguaje natural, que puedan analizar y comprender el texto en diferentes idiomas”

La Personalización de Modelos con TensorFlow es crucial para asegurar el éxito de los proyectos del Aprendizaje Automático. Este sistema brinda a los profesionales la oportunidad de adaptar los sistemas a las necesidades concretas de los planes, al mismo tiempo que sirve para mejorar su rendimiento y realizar ensayos desde distintos prismas con el objetivo de resolver problemas. Ante esta situación, los profesionales necesitan actualizar sus contenidos en esta materia con frecuencia para mantenerse a la vanguardia de la tecnología y proponer soluciones altamente innovadoras. No obstante, esta puesta al día puede convertirse en un reto para los expertos ante la escasez de programas de enseñanza específicos en esta materia.

Por esta razón, TECH implementa el Diplomado en Personalización de Modelos con TensorFlow más completo y renovado del mercado académico. Elaborado por especialistas en Deep Learning, el itinerario educativo profundizará en conceptos claves como la utilización de los arrays NumPy, el procesamiento de datos o la construcción de flujos de informaciones con tf.data. Así los egresados añadirán con inmediatez a su praxis habitual las técnicas más vanguardistas para acelerar el proceso de entrenamiento y predicción, algo especialmente importante en aplicaciones en tiempo real. En adición, a lo largo del programa, los estudiantes obtendrán nuevas destrezas para la optimización de gráficos con operaciones y construcción de modelos personalizados. 

Afianzar todos esos contenidos será posible gracias a que la capacitación se imparte en una modalidad completamente online, que permite al alumnado distribuir la carga lectiva en función de sus necesidades. Además, la metodología en la que se imparte, el Relearning, está basada en la repetición de conceptos fundamentales durante todo el temario, por lo que los desarrolladores integrarán los conocimientos de forma natural, eficiente y progresiva, sin necesidad de invertir horas extra en la memorización. 

Controlarás las Capas de Preprocesamiento de Keras a través de 150 horas de la mejor enseñanza online”

Este Diplomado en Personalización de Modelos con TensorFlow contiene el programa educativo más completo y actualizado del mercado. Sus características más destacadas son: 

• El desarrollo de casos prácticos presentados por expertos en Personalización de Modelos con TensorFlow
• Los contenidos gráficos, esquemáticos y eminentemente prácticos con los que está concebido recogen una información deportiva y práctica sobre aquellas disciplinas indispensables para el ejercicio profesional
• Los ejercicios prácticos donde realizar el proceso de autoevaluación para mejorar el aprendizaje
• Su especial hincapié en metodologías innovadoras 
• Las lecciones teóricas, preguntas al experto, foros de discusión de temas controvertidos y trabajos de reflexión individual
• La disponibilidad de acceso a los contenidos desde cualquier dispositivo fijo o portátil con conexión a internet

¿Quieres experimentar un salto de calidad en tu carrera? Este programa enriquecerá tu praxis con las técnicas más avanzadas de la API para la serialización de datos”  

El programa incluye en su cuadro docente a profesionales del sector que vierten en esta capacitación la experiencia de su trabajo, además de reconocidos especialistas de sociedades de referencia y universidades de prestigio.

Su contenido multimedia, elaborado con la última tecnología educativa, permitirá al profesional un aprendizaje situado y contextual, es decir, un entorno simulado que proporcionará una capacitación inmersiva programada para entrenarse ante situaciones reales.

El diseño de este programa se centra en el Aprendizaje Basado en Problemas, mediante el cual el profesional deberá tratar de resolver las distintas situaciones de práctica profesional que se le planteen a lo largo del curso académico. Para ello, contará con la ayuda de un novedoso sistema de vídeo interactivo realizado por reconocidos expertos.

Accederás a una capacitación en la que aprenderás a tu propio ritmo gracias al sistema de enseñanza del Relearning implementado por TECH”

Alcanzarás tus objetivos educativos gracias a las herramientas didácticas de TECH, entre las que sobresalen resúmenes interactivos de cada módulo” 

Bajo un enfoque eminentemente práctico, este itinerario académico otorgará a los alumnos una sólida comprensión de la Personalización de Modelos mediante el TensorFlow. Para ello, los materiales académicos profundizarán en cuestiones fundamentales como las operaciones con gráficos o la gestión de parámetros de entrenamiento. A lo largo de la capacitación, los estudiantes adquirirán nuevas competencias para la óptima manipulación de datos partiendo de la API tf.data. Además, el temario analizará la construcción del pipeline de preprocesamiento con Keras, con el que los egresados automatizarán flujos de trabajo para optimizar el rendimiento de los algoritmos de aprendizaje.

Esta titulación universitaria te convertirá en un experto más completo, preparado para afrontar los retos actuales en el Entrenamiento de Modelos del Deep Learning”

Módulo 1. Personalización de Modelos y entrenamiento con TensorFlow

1.1. TensorFlow

1.1.1. Uso de la biblioteca TensorFlow
1.1.2. Entrenamiento de modelos con TensorFlow
1.1.3. Operaciones con gráficos en TensorFlow

1.2. TensorFlow y NumPy

1.2.1. Entorno computacional NumPy para TensorFlow
1.2.2. Utilización de los arrays NumPy con TensorFlow
1.2.3. Operaciones NumPy para los gráficos de TensorFlow

1.3. Personalización de modelos y algoritmos de entrenamiento

1.3.1. Construcción de modelos personalizados con TensorFlow
1.3.2. Gestión de parámetros de entrenamiento
1.3.3. Utilización de técnicas de optimización para el entrenamiento

1.4. Funciones y gráficos de TensorFlow

1.4.1. Funciones con TensorFlow
1.4.2. Utilización de gráficos para el entrenamiento de modelos
1.4.3. Optimización de gráficos con operaciones de TensorFlow

1.5. Carga y preprocesamiento de datos con TensorFlow

1.5.1. Carga de conjuntos de datos con TensorFlow
1.5.2. Preprocesamiento de datos con TensorFlow
1.5.3. Utilización de herramientas de TensorFlow para la manipulación de datos

1.6. La API tf.data

1.6.1. Utilización de la API tf.data para el procesamiento de datos
1.6.2. Construcción de flujos de datos con tf.data
1.6.3. Uso de la API tf.data para el entrenamiento de modelos

1.7. El formato TFRecord

1.7.1. Utilización de la API TFRecord para la serialización de datos
1.7.2. Carga de archivos TFRecord con TensorFlow
1.7.3. Utilización de archivos TFRecord para el entrenamiento de modelos

1.8. Capas de preprocesamiento de Keras

1.8.1. Utilización de la API de preprocesamiento de Keras
1.8.2. Construcción de pipeline de preprocesamiento con Keras
1.8.3. Uso de la API de preprocesamiento de Keras para el entrenamiento de modelos

1.9. El proyecto TensorFlow Datasets

1.9.1. Utilización de TensorFlow Datasets para la carga de datos
1.9.2. Preprocesamiento de datos con TensorFlow Datasets
1.9.3. Uso de TensorFlow Datasets para el entrenamiento de modelos

1.10. Construcción de una Aplicación de Deep Learning con TensorFlow. Aplicación Práctica

1.10.1. Construcción de una aplicación de Deep Learning con TensorFlow
1.10.2. Entrenamiento de un modelo con TensorFlow
1.10.3. Utilización de la aplicación para la predicción de resultados

Gracias a la metodología pedagógica más eficiente, ampliarás tus conocimientos de manera precisa. ¡Y tan solo en 6 semanas!”