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Intermediate Level

Approx. 10 hours to complete

Suggested: 13 hours/week...

Spanish

Subtitles: French, Portuguese (Brazilian), German, English, Spanish, Japanese...
Learners taking this Course are
  • Engineers

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    Syllabus - What you will learn from this course

    Week
    1
    4 minutes to complete

    Introducción

    1 video (Total 4 min)
    1 video
    1 hour to complete

    AA en la práctica

    10 videos (Total 62 min), 1 quiz
    10 videos
    Aprendizaje supervisado5m
    Regresión y clasificación11m
    Breve reseña del AA: Regresión lineal7m
    Breve reseña del AA: Perceptrón5m
    Breve reseña del AA: Redes neuronales7m
    Breve reseña del AA: Árboles de decisión5m
    Breve reseña del AA: Métodos de kernel4m
    Breve reseña del AA: Bosques aleatorios4m
    Breve reseña del AA: Redes neuronales modernas8m
    1 practice exercise
    Cuestionario del módulo6m
    1 hour to complete

    Optimización

    13 videos (Total 61 min), 1 quiz
    13 videos
    Definición de modelos de AA4m
    Presentación del conjunto de datos sobre natalidad6m
    Introducción a las funciones de pérdida6m
    Descenso de gradientes5m
    Solución de problemas de una curva de pérdidas2m
    Problemas con el modelo de AA6m
    Lab: Presentación de TensorFlow Playground6m
    Lab: TensorFlow Playground avanzado3m
    Lab: Práctica con redes neuronales6m
    Solución de problemas en la curva de pérdidas1m
    Métricas de rendimiento3m
    Matriz de confusión5m
    1 practice exercise
    Module Quiz6m
    3 hours to complete

    Generalización y muestreo

    9 videos (Total 64 min), 3 quizzes
    9 videos
    Generalización y modelos de AA6m
    Cuándo detener el entrenamiento de modelos5m
    Cree muestras repetibles en BigQuery6m
    Demostración: División de conjuntos de datos en BigQuery8m
    Introducción al lab1m
    Explicación de la solución del lab9m
    Introducción al lab2m
    Explicación de la solución del lab23m
    1 practice exercise
    Cuestionario del módulo12m
    3 minutes to complete

    Resumen

    1 video (Total 3 min)
    1 video
    4.7
    6 ReviewsChevron Right

    Top reviews from Launching into Machine Learning en Español

    By SGDec 30th 2018

    Es algo confuso para los que no sabemos de SQL, pero al final se logra aprender acerca de como generar buenos Datasets mediante BigQuery y en general de uno propio.

    By EAFeb 4th 2019

    Información clara y precisa para acompañar el aprendizaje

    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.

    More questions? Visit the Learner Help Center.