About this Course
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Intermediate Level

Approx. 16 hours to complete

Suggested: 1 semana de estudio, de 8 a 10 horas por semana...

Spanish

Subtitles: French, Portuguese (Brazilian), German, English, Spanish, Japanese...

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Syllabus - What you will learn from this course

Week
1
7 minutes to complete

Introducción

2 videos (Total 7 min)
2 videos
Introducción a Qwiklabs5m
3 hours to complete

Aspectos básicos de TensorFlow

19 videos (Total 72 min), 4 quizzes
19 videos
¿Qué es TensorFlow?2m
Beneficios de un grafo dirigido5m
Jerarquía de la API de TensorFlow3m
Evaluación perezosa4m
Gráficos y sesiones4m
Cómo evaluar un tensor2m
Cómo visualizar un grafo2m
Tensores6m
Variables6m
Introducción al lab Escritura de programas de TensorFlow de nivel bajo16s
Solución del lab8m
Introducción5m
Problemas de forma3m
Cómo corregir problemas de forma2m
Problemas de tipos de datos1m
Depuración de programas completos4m
Introducción a la depuración de programas completos15s
Demostración: Depuración de programas completos3m
3 practice exercises
¿Qué es TensorFlow?2m
Gráfico y sesión8m
Aspectos básicos de TensorFlow20m
Week
2
4 hours to complete

API de Estimator

18 videos (Total 67 min), 4 quizzes
18 videos
API de Estimator3m
Estimadores prediseñados5m
Demostración: Modelo de predicción de precios de viviendas1m
Controles1m
Entrenamiento de conjuntos de datos en la memoria2m
Introducción al lab API de Estimator39s
Solución del lab API de Estimator10m
Entrenamiento de conjuntos de datos grandes con la API de Dataset8m
Introducción al lab Cómo escalar la transferencia de TensorFlow mediante lotes35s
Solución del lab Cómo escalar la transferencia de TensorFlow mediante lotes5m
Trabajos grandes y entrenamiento distribuido6m
Supervisión con TensorBoard3m
Demostración de la IU de TensorBoard28s
Función de entradas de entregas5m
Resumen: API de Estimator1m
Introducción al lab Creación de un modelo de TensorFlow para entrenamiento distribuido con la API de Estimator51s
Solución del lab: Creación de un modelo de TensorFlow para entrenamiento distribuido con la API de Estimator7m
1 practice exercise
Estimator API18m
Week
3
2 hours to complete

Escalamiento de modelos de TensorFlow con CMLE

6 videos (Total 29 min), 2 quizzes
6 videos
¿Por qué usar Cloud Machine Learning Engine?6m
Entrenamiento de un modelo2m
Implementación y supervisión de trabajos de entrenamiento2m
Introducción al lab Cómo escalar TensorFlow con Cloud Machine Learning Engine50s
Solución del lab Cómo escalar TensorFlow con Cloud Machine Learning Engine16m
1 practice exercise
Cuestionario: Cloud MLE10m
2 minutes to complete

Resumen

1 video (Total 2 min)
1 video
4.6
8 ReviewsChevron Right

Top reviews from Intro to TensorFlow en Español

By JBSep 8th 2019

So interesting but so heavy too. This course was so amaizing.

About Google Cloud

We help millions of organizations empower their employees, serve their customers, and build what’s next for their businesses with innovative technology created in—and for—the cloud. Our products are engineered for security, reliability, and scalability, running the full stack from infrastructure to applications to devices and hardware. Our teams are dedicated to helping customers apply our technologies to create success....

About the Machine Learning with TensorFlow on Google Cloud Platform en Español Specialization

¿Qué es el aprendizaje automático? ¿Qué tipos de problemas puede solucionar? ¿Cuáles son las cinco fases para convertir un posible caso práctico en un recurso que pueda aprovechar la tecnología de aprendizaje automático? ¿Por qué es importante no saltarse fases? ¿Por qué las redes neuronales son tan populares? ¿Cómo plantear un problema de aprendizaje supervisado y encontrar una buena solución generalizable mediante un descenso de gradientes y una forma meditada de crear conjuntos de datos? Aprenda a escribir modelos de aprendizaje automático distribuido que escalen en Tensorflow y que brinden predicciones de alto rendimiento. Convierta los datos sin procesar en funciones de una forma que permita al AA aprender características importantes de los datos y aportar una percepción humana para abordar los problemas. Por último, aprenda a incorporar la combinación adecuada de parámetros que desarrolle modelos generalizados y exactos, y conozca la teoría para solucionar determinados tipos de problemas de AA. Experimentará con el AA de extremo a extremo, a partir de la construcción de una estrategia centrada en el AA y el avance hacia el entrenamiento, optimización y producción de modelos con labs prácticos mediante Google Cloud Platform. >>> Al inscribirse en esta especialización acepta los Términos de Servicio de Qwiklabs según lo establecido en las Preguntas Frecuentes, disponibles en el apartado: https://qwiklabs.com/terms_of_service <<<...
Machine Learning with TensorFlow on Google Cloud Platform en Español

Frequently Asked Questions

  • Yes, you can preview the first video and view the syllabus before you enroll. You must purchase the course to access content not included in the preview.

  • If you decide to enroll in the course before the session start date, you will have access to all of the lecture videos and readings for the course. You’ll be able to submit assignments once the session starts.

  • Once you enroll and your session begins, you will have access to all videos and other resources, including reading items and the course discussion forum. You’ll be able to view and submit practice assessments, and complete required graded assignments to earn a grade and a Course Certificate.

  • If you complete the course successfully, your electronic Course Certificate will be added to your Accomplishments page - from there, you can print your Course Certificate or add it to your LinkedIn profile.

  • This course is one of a few offered on Coursera that are currently available only to learners who have paid or received financial aid, when available.

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