Tensorflow Data and Deployment
Tensorflow Data and Deployment
Especialización de Coursera con tutor

Curso online
Horario: sábados de 14 a 18, hora de Buenos Aires, GMT-3
Comienzo: sábado 26 de febrero
ES UN CURSO DE 4 MESES

Consultas :
Por mail a marketing@graduadosfiuba.org
Por Whatsapp: +54 9 11 2475-2826
Toda la info en www.graduadosfiuba.org

TensorFlow: Data and Deployment

ESTE CURSO FORMA PARTE DE LA TEMPORADA 2022 ===> "Become a Deep Learning Engineer in a year"
Si te interesa ganar una base de U$S 2000 dólares por mes trabajando part-time desde tu casa, ahora es el momento de prepararte para lograrlo.

Acerca de este Programa Especializado

Continuá desarrollando tus habilidades en TensorFlow a medida que aprendés a navegar a través de una amplia gama de escenarios de implementación y descubrí nuevas formas de usar los datos de manera más efectiva al entrenar tus modelos de aprendizaje automático.

En esta especialización de cuatro cursos aprenderás cómo poner tus modelos de aprendizaje automático en manos de personas reales en todo tipo de dispositivos. Empezá por comprender cómo entrenar y ejecutar modelos de aprendizaje automático en navegadores y aplicaciones móviles. Aprendé a aprovechar los conjuntos de datos integrados con solo unas pocas líneas de código, conocé las canalizaciones de datos con los servicios de datos de TensorFlow, usá las API para controlar la división de datos, procesá todo tipo de datos no estructurados y reentrená los modelos implementados con datos de usuario mientras se mantiene la privacidad de los datos . Aplicá tu conocimiento en varios escenarios de implementación y obtené una introducción a TensorFlow Serving, TensorFlow, Hub, TensorBoard y más.

Las industrias de todo el mundo están adoptando la inteligencia artificial. Esta especialización te ayudará a desarrollar e implementar modelos de aprendizaje automático en cualquier dispositivo o plataforma de manera más rápida y precisa que nunca.

Cursos en este Programa Especializado

CURSO 1 - Browser-based Models with TensorFlow.js

Llevar un modelo de aprendizaje automático al mundo real implica mucho más que modelar. Esta especialización te enseñará cómo navegar por varios escenarios de implementación y utilizar los datos de manera más efectiva para entrenar tu modelo. En este primer curso, entrenarás y ejecutarás modelos de aprendizaje automático en cualquier navegador con TensorFlow.js. Aprenderás técnicas para manejar datos en el navegador y, al final, crearás un proyecto de visión por computadora que reconoce y clasifica objetos de una cámara web. Esta especialización se basa en la especialización de TensorFlow en práctica. Si sos nuevo en TensorFlow, te recomendamos que primero tomes la especialización de TensorFlow en práctica. Para desarrollar una comprensión fundamental y más profunda de cómo funcionan las redes neuronales, te recomendamos que realices la especialización en aprendizaje profundo.

CURSO 2 - Device-based Models with TensorFlow Lite

Este segundo curso te enseña cómo ejecutar tus modelos de aprendizaje automático en aplicaciones móviles. Aprenderás a preparar modelos para dispositivos que funcionan con batería y de menor consumo, y luego ejecutarás modelos en las plataformas Android e iOS. Por último, explorarás cómo implementar en sistemas integrados con TensorFlow en Raspberry Pi y microcontroladores.

CURSO 3 - Data Pipelines with TensorFlow Data Services

En este tercer curso:

- Realizarás tareas ETL optimizadas usando TensorFlow Data Services
- Cargarás diferentes conjuntos de datos y vectores de características personalizados usando TensorFlow Hub y TensorFlow Data Services APIs
- Crearás y usarás pipelines prediseñados para generar pipelines de E / S altamente reproducibles para cualquier conjunto de datos
- Optimizarás las canalizaciones de datos que se convierten en un cuello de botella en el proceso de entrenamiento
- Publicarás tus propios conjuntos de datos en la biblioteca de TensorFlow Hub y compartirás datos estandarizados con investigadores y desarrolladores de todo el mundo.

CURSO 4 - Advanced Deployment Scenarios with TensorFlow

En este curso final, explorarás cuatro escenarios diferentes que encontrarás al implementar modelos. Veremos TensorFlow Serving, una tecnología que te permite hacer inferencias a través de la Web. Pasarás a TensorFlow Hub, un repositorio de modelos que puedes usar para transferir el aprendizaje. Luego, usarás TensorBoard para evaluar y comprender cómo funcionan tus modelos, así como para compartir los metadatos de tu modelo con otros. Por último, explorarásw el aprendizaje federado y cómo podés volver a entrenar modelos implementados con datos de usuario mientras se mantiene la privacidad de los datos.
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