IBM DL0120EN  Deep Learning with Tensorflow

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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 profundo. TensorFlow es una biblioteca de software para el cálculo numérico de expresiones matemáticas, utilizando gráficos de flujo de datos. Los nodos del gráfico representan operaciones matemáticas, mientras que los bordes representan las matrices de datos multidimensionales (tensores) que fluyen entre ellos. Fue creado por Google y adaptado para Machine Learning. De hecho, está siendo muy utilizado para desarrollar soluciones con Deep Learning.

En este curso de TensorFlow, aprenderá los conceptos básicos de TensorFlow, las funciones principales, las operaciones y la canalización de ejecución. Comenzando con un ejemplo simple de "Hello Word", a lo largo del curso podrá ver cómo se puede usar TensorFlow en funciones de ajuste de curvas, regresión, clasificación y minimización de errores.

Luego, este concepto se explora en el mundo del aprendizaje profundo. Aprenderá a aplicar TensorFlow para retropropagación para ajustar los pesos y sesgos mientras se entrenan las redes neuronales. Finalmente, el curso cubre diferentes tipos de arquitecturas profundas, como redes convolucionales, redes recurrentes y codificadores automáticos.

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