Présentation

Mejora tus habilidades y adquiere nuevas competencias sobre la Personnalisation de Modèles avec TensorFlow, gracias a la mayor universidad digital del mundo, gracias a TECH”

Personnalisation de Modèles avec TensorFlow es fundamental para el éxito en el aprendizaje automático. Permite adaptar los modelos a las necesidades específicas del proyecto, mejorar la eficiencia y el rendimiento del modelo o experimentar con diferentes enfoques para resolver un problema. Es una habilidad esencial para cualquier profesional que trabaje en el campo del aprendizaje automático y es fundamental para avanzar en el desarrollo de nuevas aplicaciones y soluciones.

Por esa razón, TECH ha diseñado un Certificat en Personnalisation de Modèles avec TensorFlowcon el que busca dotar a los alumnos de las habilidades y competencias necesarias para poder ejercer su labor como especialistas, con la máxima eficiencia posible. Así, a lo largo de este programa se abordarán aspectos como el Uso de la Biblioteca, la Utilización de Técnicas de Optimización para el Entrenamiento o el Entorno Computacional Numpy.

Todo ello, gracias a una cómoda modalidad 100% online que permite al alumno organizar sus horarios y sus estudios, compaginándolos con sus otras labores e intereses del día a día. Además, esta titulación cuenta con los materiales teóricos y prácticos más completos del mercado, lo que facilita el proceso de estudio del alumno y le permite alcanzar sus objetivos de forma rápida y eficaz.

Conviértete en un experto en Entorno Computacional Numpy en solo 6 semanas y con total libertad de organización” 

Este Certificat en Personnalisation de Modèles avec TensorFlow contiene el programa educativo más completo y actualizado del mercado. Sus características más destacadas son:

  • El desarrollo de casos prácticos presentados por expertos en Personalización de Modelos con TensorFlow
  • Los contenidos gráficos, esquemáticos y eminentemente prácticos con los que está concebido recogen una información deportiva y práctica sobre aquellas disciplinas indispensables para el ejercicio profesional
  • Los ejercicios prácticos donde realizar el proceso de autoevaluación para mejorar el aprendizaje
  • Su especial hincapié en metodologías innovadoras 
  • Las lecciones teóricas, preguntas al experto, foros de discusión de temas controvertidos y trabajos de reflexión individual
  • La disponibilidad de acceso a los contenidos desde cualquier dispositivo fijo o portátil con conexión a internet

Potencia al máximo tu perfil profesional en una de las áreas con mayor futuro del ámbito de la Informática, gracias a TECH y a los materiales más innovadores del mercado”

El programa incluye en su cuadro docente a profesionales del sector que vierten en esta capacitación la experiencia de su trabajo, además de reconocidos especialistas de sociedades de referencia y universidades de prestigio.

Su contenido multimedia, elaborado con la última tecnología educativa, permitirá al profesional un aprendizaje situado y contextual, es decir, un entorno simulado que proporcionará una capacitación inmersiva programada para entrenarse ante situaciones reales.

El diseño de este programa se centra en el Aprendizaje Basado en Problemas, mediante el cual el profesional deberá tratar de resolver las distintas situaciones de práctica profesional que se le planteen a lo largo del curso académico. Para ello, contará con la ayuda de un novedoso sistema de vídeo interactivo realizado por reconocidos expertos. 

Aprovecha a todo el contenido sobre Gestión de Parámetros de Entrenamiento desde tu Tablet, móvil u ordenador"

 Profundiza en la Utilización de la Aplicación para la Predicción de Resultados desde la comodidad de tu hogar y a cualquier hora del día"

Plan de estudios

La estructura y todos los recursos didácticos de este plan de estudios han sido diseñados por los reputados profesionales que conforman el equipo de expertos de TECH en el área de la Informática. Dichos especialistas han volcado su dilatada trayectoria y sus conocimientos más avanzados para crear unos contenidos prácticos y completamente actualizados. Todo esto, basándose además en la metodología pedagógica más eficiente, el Relearning de TECH. 

La visión más actualizada y completa sobre la Personnalisation de Modèles avec TensorFlow te la da TECH”

Módulo 1. Personalización de Modelos y entrenamiento con TensorFlow

1.1. TensorFlow

1.1.1. Uso de la biblioteca TensorFlow
1.1.2. Entrenamiento de modelos con TensorFlow
1.1.3. Operaciones con gráficos en TensorFlow

1.2. TensorFlow y NumPy

1.2.1. Entorno computacional NumPy para TensorFlow
1.2.2. Utilización de los arrays NumPy con TensorFlow
1.2.3. Operaciones NumPy para los gráficos de TensorFlow

1.3. Personalización de modelos y algoritmos de entrenamiento

1.3.1. Construcción de modelos personalizados con TensorFlow
1.3.2. Gestión de parámetros de entrenamiento
1.3.3. Utilización de técnicas de optimización para el entrenamiento

1.4. Funciones y gráficos de TensorFlow

1.4.1. Funciones con TensorFlow
1.4.2. Utilización de gráficos para el entrenamiento de modelos
1.4.3. Optimización de gráficos con operaciones de TensorFlow

1.5. Carga y preprocesamiento de datos con TensorFlow

1.5.1. Carga de conjuntos de datos con TensorFlow
1.5.2. Preprocesamiento de datos con TensorFlow
1.5.3. Utilización de herramientas de TensorFlow para la manipulación de datos

1.6. La API tf.data

1.6.1. Utilización de la API tf.data para el procesamiento de datos
1.6.2. Construcción de flujos de datos con tf.data
1.6.3. Uso de la API tf.data para el entrenamiento de modelos

1.7. El formato TFRecord

1.7.1. Utilización de la API TFRecord para la serialización de datos
1.7.2. Carga de archivos TFRecord con TensorFlow
1.7.3. Utilización de archivos TFRecord para el entrenamiento de modelos

1.8. Capas de preprocesamiento de Keras

1.8.1. Utilización de la API de preprocesamiento de Keras
1.8.2. Construcción de pipelined de preprocesamiento con Keras
1.8.3. Uso de la API de preprocesamiento de Keras para el entrenamiento de modelos

1.9. El proyecto TensorFlow Datasets

1.9.1. Utilización de TensorFlow Datasets para la carga de datos
1.9.2. Preprocesamiento de datos con TensorFlow Datasets
1.9.3. Uso de TensorFlow Datasets para el entrenamiento de modelos

1.10. Construcción de una Aplicación de Deep Learning con TensorFlow. Aplicación Práctica

1.10.1. Construcción de una aplicación de Deep Learning con TensorFlow
1.10.2. Entrenamiento de un modelo con TensorFlow
1.10.3. Utilización de la aplicación para la predicción de resultados

Gracias a la metodología pedagógica más eficiente, podrás adquirir nuevos conocimientos de forma precisa y sin dedicar demasiado tiempo al estudio”

Certificat en Personnalisation de Modèles avec TensorFlow

La personnalisation de modèle avec TensorFlow est une technique permettant de régler et d'adapter les modèles d'apprentissage automatique TensorFlow aux exigences spécifiques d'applications et d'ensembles de données particuliers. TensorFlow est une plateforme d'apprentissage machine open source développée par Google qui permet de construire et d'entraîner efficacement des modèles d'apprentissage profond. Chez TECH Université Technologique, nous avons ce programme spécialisé conçu avec l'objectif de comprendre sur les modèles dans les systèmes de production et d'optimiser les modèles pour la vitesse et l'efficacité.

La personnalisation des modèles avec TensorFlow est une technique importante pour adapter les modèles d'apprentissage automatique aux exigences spécifiques des applications et des ensembles de données. La personnalisation peut être effectuée par le réglage des hyperparamètres et l'apprentissage par transfert, et permet une plus grande efficacité dans le processus de formation et l'adaptation des modèles à des tâches spécifiques. Dans notre Certificat, vous apprendrez les concepts de base de TensorFlow, y compris la structure du cadre, la création et l'exécution de graphes, ainsi que les opérations et les variables. C'est un excellent choix pour ceux qui souhaitent acquérir des compétences spécialisées et développer une carrière réussie dans ce domaine.