¡Bienvenido al curso profesional de redes neuronales con Tensorflow! En las siguientes sesiones aprenderás a manejar el framework Tensorflow junto a su backend Keras, crearás proyectos profesionales y entenderás como gestionar proyectos de Machine Learning.

Para este curso es fundamental que conozcas sobre el funcionamiento de las redes neuronales artificiales, también la manipulación y gestión de Notebooks como Jupyter y Google Colab, además, es un gran plus si ya conoces cómo crear tus propios proyectos de ciencia de datos. Todo lo anterior lo puedes encontrar en la escuela de ciencia de datos de Platzi.

Si quieres empezar un proyecto de redes neuronales y no sabes cómo empezar, este curso es para ti. Si laboralmente te han asignado un proyecto de Machine Learning y debes liderarlo, este curso es para ti. Si simplemente tienes hambre de conocimiento y quieres adentrarte en este mundo, este curso es para ti.

El ciclo de vida de desarrollo de proyectos de IA consta en 6 etapas:

• Delimitación del problema, donde se determinarán las necesidades a resolver.
• Obtención de datos como materia prima.
• Pre-procesamiento de datos, donde serán limpiados y optimizados.
• Entrenamiento, donde usaremos recursos de cómputo para entrenar modelos.
• Optimización, donde iteraremos hasta encontrar una solución con mejor rendimiento.
• Escalamiento, donde llevaremos esta solución al usuario final.

A través de estas sesiones trabajaremos con redes neuronales directamente a la práctica, aprenderás a cargar datos sean propios o de diferentes fuentes y formatos, optimizarás tus modelos para obtener mejor precisión, aprenderás sobre el overfitting y underfitting y cómo evitarlo, usarás técnicas avanzadas como el transfer learning o transferencia de aprendizaje que permiten aprovechar el esfuerzo de otros developers bajo arquitecturas ya construidas, y finalmente, trabajaremos sobre el almacenamiento y carga de modelos de manera profesional.