TensorFlow y Keras en Cloud Platform

Llevar modelos de machine learning del código local a un entorno de nube escalable puede parecer un paso desalentador. Este curso cierra esa brecha mostrándote cómo diseñar, entrenar y desplegar redes neuronales utilizando TensorFlow y Keras en infraestructura de nube moderna. Comenzarás dominando los principios centrales del deep learning, progresando desde arquitecturas de redes neuronales básicas hasta el entrenamiento de modelos avanzados. Al final de este curso basado en texto, comprenderás cómo aprovechar las herramientas de IA basadas en la nube para entrenar modelos en grandes conjuntos de datos y desplegarlos como APIs accesibles. Lo que aprenderás: 1. Comprender los fundamentos de las redes neuronales, los tensores y la estructura de la API de Keras. 2. Construir y entrenar modelos de deep learning para tareas de clasificación y regresión. 3. Optimizar el rendimiento del modelo utilizando ajuste de hiperparámetros y técnicas modernas de regularización. 4. Preparar y canalizar conjuntos de datos de manera eficiente para el entrenamiento a escala de la nube. 5. Desplegar modelos de TensorFlow entrenados en puntos finales de la nube para predicciones en tiempo real. 6. Implementar prácticas básicas de MLOps, incluyendo versionado y monitoreo de modelos en la nube. El curso comienza con terminología fundamental de machine learning y conceptos básicos de Keras antes de guiarte a través del preprocesamiento de datos, el diseño de la arquitectura del modelo y los flujos de trabajo de despliegue en la nube. Este curso está diseñado para principiantes en machine learning y desarrollo en la nube. No se requiere experiencia previa con TensorFlow o plataformas en la nube, aunque una comprensión básica de Python es útil. Comienza tu viaje hacia el machine learning basado en la nube hoy mismo.