Curso de Tensorflow para Machine Learning
DuraciónPresentación
Los seres humanos realizamos muy fácilmente tareas como reconocer caras y voces o tomar un dictado. Desarrollar un sistema computacional que realice ese tipo de tareas es muy complicado usando el paradigma de programación tradicional. El aprendizaje automático (machine learning) ha demostrado ser una excelente alternativa para superar esta dificultad.
Machine learning es un área de la inteligencia artificial que se enfoca en el desarrollo de sistemas computacionales que son entrenados con datos y ejemplos, para resolver problemas de regresión, clasificación y reconocimiento de patrones, de manera similar a como lo hacemos los seres humanos. Algunas aplicaciones de machine learning incluyen la creación de modelos para predecir el comportamiento del clima, la implementación de sistemas de control de acceso de personas y el desarrollo de traductores simultáneos, entre muchas otras.
El machine learning involucra el uso de algoritmos y modelos matemáticos y estadísticos para analizar e inferir relaciones a partir de los datos y ejemplos. Sin embargo, actualmente están disponibles varias plataformas que permiten el desarrollo de aplicaciones de machine learning sin que el usuario tenga que conocer con profundidad los fundamentos de dichos algoritmos y modelos.
En este curso se presenta Tensorflow, una de las herramientas más utilizadas para el desarrollo de aplicaciones de machine learning. Tensorflow es una plataforma de código abierto creada por Google, que facilita la implementación de modelos de machine learning y deep learning para la solución de una gran variedad de problemas.
Modalidad: A distancia ágil
Qué vas a aprender
Objetivo general
Aplicar Tensorflow para resolver problemas mediante técnicas de machine learning.
Objetivos específicos
- Seleccionar la técnica de machine learning apropiada para resolver un problema
- Comprender los fundamentos de Tensorflow
Destinatarios
- Este curso está dirigido a cualquier persona interesada en adquirir conocimientos sobre las técnicas de machine learning, y sobre Tensorflow como una herramienta para la implementación de soluciones basadas en técnicas de machine learning
Requisitos
- Es recomendable tener conocimientos de cálculo, álgebra lineal y estadística.
- Es recomendable tener conocimientos de programación, preferiblemente en lenguaje Python
- https://www.tensorflow.org/
- Chris Mattmann (2020) Machine Learning with Tensorflow. Editorial Manning. Segunda Edición
- Pramod Singh y Avinash Manure (2020) Learn Tensorflow 2.0. Editorial Apress
Metodología De Enseñanza-Aprendizaje:
La modalidad de e - Learning Colaborativo es totalmente mediada por tecnologías a través del Campus Virtual FRBA. Se trata de una modalidad básicamente asincrónica que aprovecha pedagógicamente los recursos de la Web 2.0, con un complemento sincrónico, por medio de la realización de clases en tiempo real, logrando superar de esta forma, la instancia de autoestudio.
El trayecto formativo consta de Módulos; cada uno de ellos está conformado por unidades, las cuales a su vez, integran los contenidos temáticos.
Así, en cada unidad, Usted contará con:
- Foros Proactivos de interacción y comunicación propuestos por el docente para la presentación de dudas, consultas y opiniones, la discusión y la retroalimentación (feedback) entre profesores/tutores - alumnos; y alumnos entre sí.
- Otras vías de consulta al docente, foro de dudas, mensajería interna del campus.
- Material de estudio curado.
- Actividades y trabajos integradores de aplicación de los conocimientos adquiridos, individuales y/o grupales.
- Clase en tiempo real, 2 encuentros por módulo, en el Aula Virtual Sincrónica.
Modalidad de Evaluación y Acreditación:
La Evaluación del trayecto formativo comprende una Evaluación Integradora por módulo y una Evaluación Integradora Final Obligatoria (EFIO), que se basa en la realización por parte del alumno de la entrega de una tarea (consigna específica para su desarrollo) o cuestionario. Dicha evaluación final cuenta con una segunda instancia de Exámen Recuperatorio, para aquellos participantes que no aprobaron la primera o no la realizaron dentro de las fechas estipuladas por Cronograma.
A su vez, se tendrá en cuenta también, para la evaluación:
-
La descarga y lectura de todos los elementos que componen la unidad temática.
Grado de participación en todos los foros proactivos propuestos en cada una de las unidades temáticas. - La asistencia y/o descarga de las clases virtuales en tiempo real.
- La entrega y aprobación de todas las actividades y ejercicios que se consignen como obligatorios.
- La dedicación horaria indicada en cada caso para lograr el máximo rendimiento del estudio.
- El alumno deberá finalizar la cursada dentro de la duración del trayecto sin excepción. - Terminado el mismo, no podrá entregar ni descargar nada adeudado y deberá cursar nuevamente en un próximo inicio, en caso de desear finalizarlo.
La acreditación del trayecto constará de la Aprobación de lo indicado en la evaluación obligatoria.
La calificación será cualitativa: Excelente, Muy Bueno, Bueno, Desaprobado.
Las tres calificaciones primeras, otorgan un certificado de "Aprobación".
Aquellos alumnos que no hayan alcanzado alguna de estas tres calificaciones o no hayan realizado la EFI, podrán obtener una calificación y certificación de Participación, previa comprobación por parte del Tutor de ciertos criterios de evaluación.
Preguntas Frecuentes
Es muy fácil:
- Hacé clic en el botón "Inscripción" en la página web de tu curso de interés. Si es la primera vez que estudiás con nosotros, creá tu usuario. Si ya tenés uno, iniciá sesión.
- La página te redireccionará al proceso de pago. Si tenés un cupón de descuento, ¡este es el momento de usarlo! Cargá su código en el botón “Tengo un cupón de descuento”.
- Luego de operación, el pago puede demorar entre 48 y 72hs en impactar en el sistema. ¡No te preocupes! Cuando se acredite te avisaremos vía correo electrónico.
En caso que el curso seleccionado cuente con un proceso de admisión, deberás enviar la documentación requerida para ser admitido y luego efectuar la inscripción.
La inscripción de nuestros cursos se mantiene abierta hasta 7 días después de la fecha de inicio.
Seguí los pasos de inscripción y envianos el comprobante de pago a administracion@centrodeelearning.com para que te demos el acceso al aula y puedas comenzar a cursar.
Podés abonar a través de Mercado Pago con tarjeta de débito, crédito o en efectivo.
Si pagás con tarjetas de crédito podrás financiar el pago en 3 o 6 cuotas sin interés, dependiendo del curso. También hay cursos con financiación específica,de tenerla se informa debajo de la presentación
El día de inicio de la cursada te enviaremos un correo electrónico para avisarte que el material ya está disponible en el Campus Virtual. ¡No te desesperes! El correo puede llegar entre las 10 y las 16hs.
A partir de ese momento vas a poder visualizar los contenidos de la primera unidad, el programa de estudio y el cronograma de clases.
Para asegurar la calidad de las clases, algunos cursos pueden tener cupos limitados. Dependiendo del curso, es posible que las vacantes se completen rápido.
¡No te preocupes! Nuestros cursos cuentan con varias fechas de inicio a lo largo del año para que nadie se quede con las ganas de estudiar y certificarse en el Centro de e-Learning UTN BA.