TENSORFLOW PERU

IBM DL0120EN  Deep Learning with Tensorflow edX.org https://learning.edx.org/course/course-v1:IBM+DL0120EN+2T2021/home Los alumnos que completan con éxito este curso de IBM pueden obtener una insignia de habilidad: una credencial digital detallada, verificable que describe el conocimiento y las habilidades que ha adquirido en este curso. ¡Inscríbase para obtener más información, complete el curso y reclame su insignia! Las redes neuronales tradicionales se basan en redes poco profundas, compuestas por una entrada, una capa oculta y una capa de salida. Las redes de aprendizaje profundo se distinguen de estas redes neuronales ordinarias que tienen más capas ocultas, o las llamadas más profundas. Este tipo de redes son capaces de descubrir estructuras ocultas dentro de datos no etiquetados y no estructurados (es decir, imágenes, sonido y texto), que constituyen la gran mayoría de los datos en el mundo. TensorFlow es una de las mejores bibliotecas para implementar el aprendizaje profun...

 Google AI for JavaScript developers with TensorFlow.js https://www.edx.org/course/google-ai-for-javascript-developers-with-tensorflowjs Si tiene curiosidad por obtener más información sobre cómo puede obtener más información sobre su investigación de vanguardia o cómo ofrecer mayor capacidad en sus aplicaciones web en trabajos futuros para sus clientes o la empresa para la que trabaja, entonces este es un excelente punto de partida. No se requiere conocimiento previo en aprendizaje automático para tomar el curso, pero está dirigido a personas con experiencia en desarrollo web tradicional; solo necesita saber JavaScript, HTML, CSS, que son los únicos requisitos previos.

 DATA SCIENCE IN R  Cornell Certificate Program Los datos programados en R se está convirtiendo rápidamente en uno de los lenguajes de programación más populares y efectivos de la ciencia de datos. En este programa, se aplicará herramientas de ciencia de datos a la recopilación de datos y la traducción de datos en información, construyendo modelos que se pueden usar para abordar las preguntas que está investigando. Tendrá la oportunidad de aplicar el análisis de datos como un proceso de cuatro partes: recopilar datos, buscar patrones en esos datos, encontrar información en cualquier patrón que descubra y usar esa información para tomar decisiones. Este proceso no toma decisiones por usted, pero lo ayudará a comprender mejor los efectos de las decisiones que podría tomar. A través de un examen de conjuntos de datos del mundo real y diferentes técnicas de modelado, así como una mirada profunda a cómo se puede usar el lenguaje de programación R para ayudarlo a encontrar patrones ...

  Learn TensorFlow and Deep Learning fundamentals with Python Learn TensorFlow and Deep Learning fundamentals with Python (code-first intro.) Part 1/2 Learn TensorFlow and Deep Learning fundamentals with Python (code-first intro.) Part 2/2 Con estos Dos Videos de 21 horas de Duracion podra: ✓ Aprenda a aprobar el examen oficial de certificado de desarrollador de TensorFlow de Google (y agréguelo a su currículum) ✓ Acceso completo a TODOS los cuadernos interactivos y TODAS las diapositivas del curso como guías descargables ✓ Comprender cómo integrar Machine Learning en herramientas y aplicaciones ✓ Cree algoritmos de reconocimiento de imágenes, detección de objetos y reconocimiento de texto con redes neuronales profundas y redes neuronales convolucionales ✓ Aplicación del aprendizaje profundo para la previsión de series temporales ✓ Ser reconocido como uno de los mejores candidatos para los reclutadores que buscan desarrolladores de TensorFlow ✓ Cree modelos de TensorFlow utilizando...

              Video tutorial de Edureka sobre TensorFlow   En este video tutorial de Edureka sobre TensorFlow lo ayudará a comprender varios conceptos básicos importantes de TensorFlow. También incluye un caso de uso en el que se crearan un modelo que diferenciará entre una roca y una mina usando TensorFlow. A continuación se muestran los temas tratados en este tutorial: 1. ¿Qué son los tensores? 2. ¿Qué es TensorFlow? 3. Conceptos básicos del código de TensorFlow 4. Visualización de gráficos 5. Estructuras de datos de TensorFlow 6. Caso de uso  Naval Mine Identifier  (NMI) (Blog: https://goo.gl/4zxMfU)

Google's Machine Learning Virtual Community Day 2021 Ya sea que sea nuevo en AI y ML o un desarrollador profesional, hay algo para usted del reciente Día de la comunidad de aprendizaje automático de Google 2021. * Aprenda a crear e implementar modelos ML en la nube, web, navegador, dispositivos móviles y microcontroladores.   * Descubra cómo los marcos y las herramientas de Google ayudan a impulsar la investigación de vanguardia en ML e inteligencia artificial. * Vea cómo la comunidad crea soluciones a problemas del mundo real con ML, IA y aprendizaje profundo. * Aprenda lo último sobre TensorFlow, JAX y otras tecnolgoias Abajo el enlace de todos los videos del Dia de la Comunidad de Machine Learning 2021 https://www.youtube.com/playlist?list=PLQY2H8rRoyvzocmvukOQKPVcrkCrUaPAb s

Stanford Seminar - Programming Tools for the Future of Data           Science                Sarah Chasins  University of California, Berkeley 21 de Enero de 2022 En el futuro, cualquiera podrá escribir programas que actualmente son dominio exclusivo de los programadores avanzados. Por ahora, todavía hay una gran brecha entre las habilidades de programación de los programadores ocasionales (científicos sociales, periodistas, científicos de datos) y las habilidades requeridas para escribir los programas que quieren. Sin embargo, la necesidad apremia; Si bien hay alrededor de 20 millones de programadores en el mundo, ahora hay al menos el doble de usuarios finales que escriben código para trabajar con datos. En esta charla, describiré Helena, un ecosistema de lenguajes de programación y herramientas de programación que he usado para estudiar cómo podemos apoyar las necesidades de programación de los científicos soc...

Introduction to TensorFlow :  Lecture 7 Stanford University School of Engineering La conferencia 7 cubre tensorflow. TensorFlow es una biblioteca de software de código abierto para cálculos numéricos utilizando gráficos de flujo de datos. Originalmente fue desarrollado por investigadores e ingenieros que trabajan en el equipo de Google Brain dentro de la Organización de Investigación de Inteligencia de Máquinas de Google a los efectos de la realización de la investigación de la máquina y las redes neuronales profundas. Esta es parte del Curso Procesamiento del lenguaje natural con aprendizaje profundo Los Instructores son: -Chris Manning -Richard Socher El procesamiento del lenguaje natural (NLP) se ocupa de la tecnología de inteligencia artificial clave para comprender la comunicación compleja del lenguaje humano. Esta serie de conferencias proporciona una introducción completa a la investigación de vanguardia en el aprendizaje profundo aplicado a la PNL, un enfoque que recienteme...

  IBM Developer Skills Network  -  Deep Learning with TensorFlow Aca el laboratorio de un curso de Aprendizaje Profundo con TensorFlow preparado en la plataforma de  Cognitive Class por la IBM Developers Skills Network La mayoría de los datos en el mundo no están etiquetados ni estructurados, por ejemplo, imágenes, sonido y datos de texto. Las redes neuronales superficiales no pueden capturar fácilmente estructuras relevantes dentro de este tipo de datos, pero las redes profundas son capaces de descubrir las estructuras ocultas. En este curso, utilizará la biblioteca TensorFlow para aplicar el aprendizaje profundo en diferentes tipos de datos para resolver problemas del mundo real. https://labs.cognitiveclass.ai/tools/jupyterlab/lab/tree/labs/ML0120EN/ML0120EN-1.1-Review-TensorFlow-Hello-World.ipynb?lti=true

 En 05 Minutes Deep Learning with TensorFlow - Introduction to TensorFlow La mayoría de los datos en el mundo no están etiquetados ni estructurados. Las redes neuronales superficiales no pueden capturar fácilmente la estructura relevante en, por ejemplo, imágenes, sonido y datos textuales. Las redes profundas son capaces de descubrir estructuras ocultas dentro de este tipo de datos. En este curso de TensorFlow, utilizará la biblioteca de Google para aplicar el aprendizaje profundo a diferentes tipos de datos para resolver problemas del mundo real. Las redes neuronales tradicionales se basan en redes poco profundas, compuestas por una entrada, una capa oculta y una capa de salida. Las redes de aprendizaje profundo se distinguen de estas redes neuronales ordinarias que tienen una capa más oculta, o lo que se denomina más profundidad. Este tipo de redes son capaces de descubrir estructuras ocultas dentro de datos no etiquetados y no estructurados (es decir, imágenes, sonido y texto), ...

 Introduction to TensorFlow for Artificial Intelligence, Machine Learning, and Deep Learning El curso de introducción a TensorFlow para inteligencia artificial, aprendizaje automático y aprendizaje profundo (deeplearning.ai) impulsado por Coursera. Aca el video en cuestion

  Introduction to TensorFlow for  Machine Learning Aca Kevin Webster Profesor Senior del Imperial College de London dara un corto curso introductorio sobre TensorFlow de Codigo Abierto que Goolge lanzo el 2015, Kevin manifiesta que no es un curso de aprendizaje profundo si no que las personas ya deben venir con ese conocimiento y basicamente este curso es de TensorFlow 2.0  Si es un desarrollador de software que desea crear algoritmos escalables basados en IA, debe comprender cómo usar las herramientas para crearlos. Este curso es parte de la próxima Especialización en aprendizaje automático en Tensorflow y le enseñará las mejores prácticas para usar TensorFlow, un marco de código abierto popular para el aprendizaje automático. El curso de aprendizaje automático y la especialización en aprendizaje profundo de Andrew Ng enseñan los principios más importantes y fundamentales del aprendizaje automático y el aprendizaje profundo. Esta nueva especialización deeplearning.ai Ten...

 Machine Learning With R Full Tutorial For Beginners Machine Learning With R Full Tutorial For Beginners En este video "Aprendizaje automático con R Curso completo con R" de Edureka lo ayudará a comprender los conceptos básicos del Aprendizaje automático y le dirá cómo puede implementar algoritmos populares de Aprendizaje automático usa R. Este Vido tiene una duracion de 10 horas Los temas que tratan en este video son los siguientes What is Machine Learning Machine Learning Steps Types of Machine Learning What is Regression? Logistic Regression Use Case Linear Regression Use Case What is KNN Algorithm? KNN Algorithm Step-by-Step What is SVM & How does it work? What is K-Means Clustering & How does it work? Naive Bayes Fundamentals What is Classification & Types of Classifiers How do Decision Trees & Random Forest work? What is Time Series Analysis? How does Sentiment Analysis work? What is Data Mining & its Tasks How to perform Data Mining using R Machine...

 Installing TensorFlow for R

RStudio - Interfaz Tensorflow para  R Cree, Implemente y experimente facilmente con TensorFlow de R TensorFlow™ es una biblioteca de software de código abierto para el cálculo numérico mediante gráficos de flujo de datos. Los nodos del gráfico representan operaciones matemáticas, mientras que los bordes del gráfico representan las matrices de datos multidimensionales (tensores) que se comunican entre ellos. La arquitectura flexible le permite implementar computación en una o más CPU o GPU en una computadora de escritorio, servidor o dispositivo móvil con una sola API. TensorFlow fue desarrollado originalmente por investigadores e ingenieros que trabajaban en Google Brain Team dentro de la organización de investigación de inteligencia artificial de Google con el fin de realizar investigaciones de aprendizaje automático y redes neuronales profundas, pero el sistema es lo suficientemente general como para ser aplicable en una amplia variedad de otros dominios como bien. Tutoriales de...

Que es lo nuevo en TensorFlow para R - RStudio(2020) What's new in TensorFlow for R | RStudio (2020) TensorFlow es la plataforma de código abierto más popular para el aprendizaje automático y su ecosistema evoluciona increíblemente rápido. En esta charla, exploraremos las novedades de TensorFlow 2.0, además de cómo crear canalizaciones de preprocesamiento de datos con el paquete tfdatasets y cómo usar modelos preentrenados con tfhub.

 R and TensorFlow para Machine Learning  R y TensorFlow para Machine Learnming  JJ Allaire da una Conferencia magistral en rstudio::conf  sobre la interfaz de R para TensorFlow, que es un conjunto de paquetes que proporcionan interfaces de alto nivel para modelos de aprendizaje profundo (Keras) y modelos estándar de regresión y clasificación ( estimadores), así como herramientas para la capacitación en la nube, la gestión de experimentos y la implementación de producción. La charla también analiza el aprendizaje profundo de manera más amplia (qué es, cómo funciona y dónde podría ser relevante para los usuarios de R en los próximos años).

  High Performance code with Jax - Tensorflow Colombia Fecha 04 Mayo 2021 Aca el enlace de la Conferencia https://www.youtube.com/watch?v=ZzthyO4SYEc JAX es un paquete de Python que combina una API similar a NumPy con un conjunto de potentes transformaciones componibles para diferenciación automática, vectorización, paralelización y compilación JIT. Su código puede ejecutarse en CPU, GPU o TPU JAX es una nueva biblioteca de aprendizaje automático de Google diseñada para computación numérica de alto rendimiento. La biblioteca de Autograd tiene la capacidad de diferenciarse a través de cada código nativo de python y NumPy. JAX se define como "Transformaciones componibles de programas Python+NumPy: diferenciar, vectorizar, JIT a GPU/TPU y más". La biblioteca utiliza la transformación de la función de graduación para convertir una función en una función que devuelve el gradiente de la función original. Jax también ofrece un JIT de transformación de funciones para la compilación j...

 Cómo hacer un Clasificador de |Imagenes desde cero con Tensorflow Cómo hacer un clasificador de imagenes desde cero con Tensorflow  Video 01 Cómo hacer un clasificador de imagenes desde cero con Tensorflow  Video 02

  Videos Introductorios en Español sobre TensorFlow Si eres nuevo en TensorFlow aca tienes una serie de videos de Introducción en español que se publicaron en el 2020 pero que estan totalmente vigente. Debajo de cada titulo se encuentra el video en cuestion Codificacion en Tensorflow en Español - Episodio 1   Preparando el conjunto de datos para el aprendizaje automatico - Episodio 2 Construyendo una red neuronal para realizar la clasificación - Episodio 3 Introducción a Machine Learning (ML Zero to Hero, parte 1) Computer vision básica con ML (ML Zero to Hero, parte 2) Introducción a las redes neuronales convolucionales (ML Zero to Hero, parte 3) Construyendo un Clasificador de Imagen (ML Zero to Hero, parte 4)

 Primer Evento Presencial Comunidad TF: TensorFlow Colombia Fecha 04 de Diciembre del 2021 Evento efectuado por TensorFlow Colombia Auditorios 1 y 2 - piso 0, RUTA N Complex Route N Calle 67 52-20 Piso 2 Torre A   ·   Medellín Abajo el enlace del Evento https://www.youtube.com/watch?v=P6PoO0QWTZw

  Tensorflow Primer Evento Cohort Colombia Fecha 03 de Octubre del 2020 Evento efectuado por TensorFlow Colombia Abajo el enlace del Evento https://www.youtube.com/watch?v=phOqC1DblMs