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TensorFlow de Google es una biblioteca de aprendizaje profundo de código abierto y más popular para investigación y producción. Este curso cubre conceptos básicos para avanzar temas como regresión lineal, clasificador, crear, entrenar y evaluar una red neuronal como CNN, RNN, codificadores automáticos, etc. Consulte estos tutorial de aprendizaje automático, secuencialmente, uno tras otro, para obtener la máxima eficacia del aprendizaje.

¿Qué debería saber?
La guía en línea está diseñada para principiantes con poca o ninguna experiencia TensorFlow. Aunque se requiere una comprensión básica de Python.

Programa de estudios:
1) ¿Qué es TensorFlow? Introducción, arquitectura y ejemplo
2) Cómo descargar e instalar TensorFlow Windows y Mac
3) ¿Qué es Jupyter Notebook? Tutorial completo
4) Conceptos básicos de TensorFlow: tensor, forma, tipo, gráfico, sesiones y operadores
5) Tensorboard Tutorial: Visualización de gráficos con ejemplo
6) Python Pandas Tutorial: Marco de datos, Rango de fechas, Slice
7) Importar datos CSV usando Pandas.READ_CSV ()
8) Regresión lineal de aprendizaje con TensorFlow [Ejemplos]
9) Regresión Lineal para Aprendizaje Automático
10) Lineal Classifier in TensorFlow: Ejemplo de Clasificación Binaria
11) sobre métodos de kernel en Machine Learning: kernel gaussiano (ejemplo)
12) Red Neural Tutorial: Ejemplo de TensorFlow ANN
13) ConvNet (Red Neural Convolucional): Clasificación de imágenes de TensorFlow
14) Autoencoder en Deep Learning: Ejemplo de TensorFlow
15) RNN (Rede Neuronal Recurrente) Tutorial: Ejemplo de TensorFlow
16) Apache Spark Tutorial: Aprendizaje automático con PySpark y MLLib
17) Scikit-Learn Tutorial: Aprendizaje automático en Python

TensorFlow es una biblioteca de código abierto para aprendizaje automático a través de un rango de tareas, y desarrollado por Google para satisfacer sus necesidades de sistemas capaces de construir y entrenar redes neuronales para detectar y descifrar patrones y correlaciones, análogos al aprendizaje y razonamiento usados por los humanos.1​ Actualmente es utilizado tanto en la investigación como en los productos de Google.

Índice de vídeos:
01.- Instalar entorno de Trabajo para TensorFlow
02.- Sintaxis y estructura básica
03.- ¿Qué son los tensores?
04.- Tensores con Valores Conocidos.
05.- Terminología Básica de TF.
06.- Modelo de Regresión Lineal.
07.- Reducción de pérdida.
08.- Tensores con Valores Aleatorios.
09.- Crear Primera Aplicación.
10.- Desarrollo del Modelo.
11.- Configuración y uso de Google Colaboratory
12.- Instalar Keras.
13.- Uso de la librería Pandas
14.- Uso del Método train.
15.- Creación de gráficos.
16.-Que son los hiperparámetros.
17.-Función Entrenamiento del Modelo.
18.-Detección de Objetos con TensorFlow.
19.- Empezar con TensorFlow.js