By Sebastián Franco Gómez

1. Redes neuronales con TensorFlow

2. Introducción a TensorFlow 2.0

3. Uso de data pipelines

4. Cómo cargar bases de datos JSON

5. Cargar bases de datos CSV y BASE 64

6. Preprocesamiento y limpieza de datos

7. Keras datasets

8. Datasets generators

9. Aprende a buscar bases de datos para deep learning

10. Cómo distribuir los datos

11. Crear la red neural, definir capas, compilar, entrenar, evaluar y predicciones

12. Métodos de regularización: overfitting y underfitting

13. Recomendaciones prácticas para ajustar un modelo

14. Métricas para medir la eficiencia de un modelo: callback

15. Monitoreo del entrenamiento en tiempo real: early stopping y patience

16. KerasTuner: construyendo el modelo

17. KerasTuner: buscando la mejor configuración para tu modelo

18. Almacenamiento y carga de modelos: pesos y arquitectura