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Impartido por Imperial College LondonPago único de $4,990 MXN · acceso por 12 meses

TensorFlow 2 para el aprendizaje profundo

Esta Specializations está dirigida a investigadores y profesionales del aprendizaje automático que buscan desarrollar habilidades prácticas en el popular marco

Certificado oficial emitido por la SEPA través del Gobierno del Estado de México
12 meses de acceso En línea · 144 h 15 unidades Nivel intermedio
Inscribirme — $4,990 MXN Explorar programa
Qué aprenderás

Lo que serás capaz de hacer

Esta Specializations está dirigida a investigadores y profesionales del aprendizaje automático que buscan desarrollar habilidades prácticas en el popular marco de aprendizaje profundo TensorFlow. El primer curso de esta Specializations le guiará a través de los conceptos fundamentales necesarios para construir, entrenar, evaluar y realizar predicciones con éxito a partir de modelos de aprendizaje profundo, validando sus modelos e incluyendo la regularización, implementando callbacks y guardando y cargando modelos. El segundo curso profundizará en sus conocimientos y habilidades con TensorFlow, con el fin de desarrollar modelos de aprendizaje profundo y flujos de trabajo totalmente personalizados para cualquier aplicación. Utilizará API de bajo nivel en TensorFlow para desarrollar arquitecturas de modelos complejos, capas totalmente personalizadas y un flujo de trabajo de datos flexible. También ampliará sus conocimientos de las API de TensorFlow para incluir modelos de secuencias. El último curso se especializa en el enfoque probabilístico del aprendizaje profundo, cada vez más importante. Aprenderá a desarrollar modelos probabilísticos con TensorFlow, haciendo un uso particular de la biblioteca TensorFlow Probability, diseñada para facilitar la combinación de modelos probabilísticos con el aprendizaje profundo. Como tal, este curso también puede verse como una introducción a la biblioteca TensorFlow Probability. Los conocimientos previos para esta Specializations son python 3, conceptos generales de aprendizaje automático y aprendizaje profundo, y una base sólida en probabilidad y estadística (especialmente para el curso 3).

Habilidades que desarrollarás
Tensorflow Redes neuronales recurrentes (RNNs) Autocodificadores Arquitecturas de modelos generativos Canalizaciones de datos Keras (biblioteca de redes neuronales) Evaluación de modelos Aprendizaje profundo Entrenamiento de modelos Aprendizaje por transferencia Redes neuronales convolucionales Programación de computadoras Aprendizaje supervisado Procesamiento de lenguaje natural Procesamiento de datos Redes neuronales artificiales Optimización de modelos Distribución de probabilidad Modelado estadístico Representaciones vectoriales

Temario

UNIDAD 1 - Introducción a TensorFlow · 24 lecciones

Introducción a TensorFlow 2 - UNIDAD 1 - Introducción a TensorFlow
  • Introducción al cursoVideo · 3 min
  • Sobre el Imperial College y el equipoLectura · 10 min
  • Cómo tener éxito en este cursoLectura · 10 min
  • Política de calificacionesLectura · 10 min
  • Lecturas adicionales y referencias útilesLectura · 10 min
  • Encuesta previa al cursoActividad · 15 min
  • Bienvenidos a la semana 1Video · 1 min
  • ¿Qué es TensorFlow?Lectura · 10 min
  • ¡Hola TensorFlow!Video · 1 min
  • [Tutorial de codificación] ¡Hola TensorFlow!Video · 2 min
  • [Tutorial de codificación] ¡Hola TensorFlow!Lectura · 15 min
  • Novedades en TensorFlow 2Video · 4 min
  • Entrevista con Laurence MoroneyVideo · 6 min
  • Introducción a Google ColabVideo · 3 min
  • [Tutorial de codificación] Introducción a Google ColabVideo · 8 min
  • Recursos de Google ColabLectura · 10 min
  • Documentación de TensorFlowVideo · 3 min
  • Documentación de TensorFlowLectura · 10 min
  • Instalación de TensorFlowVideo · 3 min
  • [Tutorial de codificación] Instalación de pipVideo · 4 min
  • [Tutorial de codificación] Ejecutar TensorFlow con DockerVideo · 10 min
  • Actualización desde TensorFlow 1Video · 3 min
  • [Tutorial de codificación] Actualización desde TensorFlow 1Video · 6 min
  • Actualizar cuadernos TensorFlow 1.xLectura · 10 min
UNIDAD 2 - La API del modelo secuencial · 24 lecciones

Introducción a TensorFlow 2 - UNIDAD 2 - La API del modelo secuencial
  • Bienvenido a la semana 2 - El modelo secuencial APIVideo · 2 min
  • ¿Qué es Keras?Video · 2 min
  • [Comprobación de conocimientos] Redes neuronales de avance y convolucionalesCuestionario · 15 min
  • Construir un modelo secuencialVideo · 5 min
  • [Tutorial de codificación] Construir un modelo secuencialVideo · 5 min
  • [Tutorial de codificación] Construir un modelo secuencialLectura · 20 min
  • Capas convolucionales y de agrupaciónVideo · 5 min
  • [Tutorial de codificación] Capas convolucionales y poolingVideo · 6 min
  • [Tutorial de codificación] Capas convolucionales y poolingLectura · 20 min
  • [Lectura] Añadir inicializadores de pesoLectura · 20 min
  • [Comprobación de conocimientos] Optimizadores, funciones de pérdida y métricasCuestionario · 15 min
  • El método de compilaciónVideo · 6 min
  • [Tutorial de codificación] El método de compilaciónVideo · 5 min
  • [Tutorial de codificación] El método de compilaciónLectura · 20 min
  • [Lectura] Métricas en KerasLectura · 20 min
  • El método de ajusteVideo · 4 min
  • [Tutorial de codificación] El método de ajusteVideo · 8 min
  • [Tutorial de codificación] El método de ajusteLectura · 20 min
  • Los métodos de evaluación y predicciónVideo · 6 min
  • [Tutorial de codificación] Los métodos de evaluación y predicciónVideo · 5 min
  • [Tutorial de codificación] Los métodos de evaluación y predicciónLectura · 20 min
  • Recapitulación e introducción a la tarea de programaciónVideo · 1 min
  • Clasificador CNN para el conjunto de datos MNISTLectura · 2 h
  • Clasificador CNN para el conjunto de datos MNISTLectura · 1 h
UNIDAD 3 - Validación, regularización y devoluciones de llamada · 21 lecciones

Introducción a TensorFlow 2 - UNIDAD 3 - Validación, regularización y devoluciones de llamada
  • Bienvenido a la semana 3 - Validación, regularización y devoluciones de llamadaVideo · 2 min
  • Entrevista con Andrew NgVideo · 7 min
  • [Comprobación de conocimientos] Validación y regularizaciónCuestionario · 15 min
  • Conjuntos de validaciónVideo · 4 min
  • [Tutorial de codificación] Conjuntos de validaciónVideo · 10 min
  • [Tutorial de codificación] Conjuntos de validaciónLectura · 20 min
  • Regularización de modelosVideo · 7 min
  • [Tutorial de codificación] Regularización de modelosVideo · 5 min
  • [Tutorial de codificación] Regularización de modelosLectura · 20 min
  • [Lectura] Capas de normalización por lotesLectura · 20 min
  • Introducción a las retrollamadasVideo · 6 min
  • [Tutorial de codificación] Introducción a las retrollamadasVideo · 7 min
  • [Tutorial de codificación] Introducción a las retrollamadasLectura · 20 min
  • [El diccionario de troncosLectura · 20 min
  • Parada temprana y pacienciaVideo · 6 min
  • [Tutorial de codificación] Parada temprana y pacienciaVideo · 6 min
  • [Tutorial de codificación] Parada temprana y pacienciaLectura · 20 min
  • [Devoluciones de llamada adicionalesLectura · 20 min
  • Recapitulación e introducción a la tarea de programaciónVideo · 1 min
  • Validación del modelo en el conjunto de datos IrisLectura · 2 h
  • Validación del modelo en el conjunto de datos IrisLectura · 1 h
UNIDAD 4 - Guardar y cargar modelos · 21 lecciones

Introducción a TensorFlow 2 - UNIDAD 4 - Guardar y cargar modelos
  • Bienvenido a la semana 4 - Guardar y cargar modelosVideo · 2 min
  • Guardar y cargar los pesos del modeloVideo · 7 min
  • [Tutorial de codificación] Guardar y cargar los pesos del modeloVideo · 10 min
  • [Tutorial de codificación] Guardar y cargar los pesos del modeloLectura · 20 min
  • [Lectura] Explicación de los archivos guardadosLectura · 20 min
  • Criterios de ahorro de modeloVideo · 5 min
  • [Tutorial de codificación] Criterios de guardado del modeloVideo · 12 min
  • [Tutorial de codificación] Criterios de guardado del modeloLectura · 20 min
  • Guardar todo el modeloVideo · 5 min
  • [Tutorial de codificación] Guardar todo el modeloVideo · 9 min
  • [Tutorial de codificación] Guardar todo el modeloLectura · 20 min
  • [Lectura] Guardar sólo la arquitectura del modeloLectura · 20 min
  • Carga de modelos Keras preentrenadosVideo · 6 min
  • [Tutorial de codificación] Carga de modelos Keras preentrenadosVideo · 8 min
  • [Tutorial de codificación] Carga de modelos Keras preentrenadosLectura · 20 min
  • Módulos TensorFlow HubVideo · 2 min
  • [Tutorial de codificación] Módulos TensorFlow HubVideo · 8 min
  • [Tutorial de codificación] Módulos TensorFlow HubLectura · 20 min
  • Recapitulación e introducción a la tarea de programaciónVideo · 1 min
  • Guardar y cargar modelosLectura · 2 h
  • Guardar y cargar modelosLectura · 1 h
UNIDAD 5 - Proyecto final · 5 lecciones

Introducción a TensorFlow 2 - UNIDAD 5 - Proyecto final
  • Bienvenido al Proyecto CapstoneVideo · 1 min
  • Proyecto finalLectura · 2 h
  • Proyecto finalProyecto · 1 h
  • Vídeo de despedidaVideo · 0 min
  • Encuesta posterior al cursoActividad · 15 min
UNIDAD 6 - La API funcional de Keras · 28 lecciones

Personalización de sus modelos con TensorFlow 2 - UNIDAD 6 - La API funcional de Keras
  • Bienvenido a Personalizar sus modelos con TensorFlow 2Video · 2 min
  • Sobre el Imperial College y el equipoLectura · 10 min
  • Cómo tener éxito en este cursoLectura · 10 min
  • Política de calificacionesLectura · 10 min
  • Lecturas adicionales y referencias útilesLectura · 10 min
  • Encuesta previa al cursoActividad · 15 min
  • Entrevista con Laurence MoroneyVideo · 4 min
  • La API funcional de KerasVideo · 6 min
  • Múltiples entradas y salidasVideo · 6 min
  • [Tutorial de codificación] Entradas y salidas múltiplesVideo · 10 min
  • [Tutorial de codificación] Entradas y salidas múltiplesLectura · 20 min
  • VariablesVideo · 5 min
  • TensoresVideo · 6 min
  • [Tutorial de codificación] Variables y tensoresVideo · 9 min
  • [Tutorial de codificación] Variables y tensoresLectura · 20 min
  • Acceso a las variables de capaVideo · 4 min
  • Acceso a los tensores de capaVideo · 5 min
  • [Tutorial de codificación] Acceso a las capas del modeloVideo · 8 min
  • [Tutorial de codificación] Acceso a las capas del modeloLectura · 20 min
  • [Nodos de capaLectura · 20 min
  • Capas de congelaciónVideo · 5 min
  • [Tutorial de codificación] Congelar capasVideo · 8 min
  • [Tutorial de codificación] Congelar capasLectura · 20 min
  • Colocación del dispositivoLectura · 10 min
  • [Comprobación de conocimientos] Aprendizaje por transferenciaCuestionario · 10 min
  • Recapitulación e introducción a la tarea de programaciónVideo · 1 min
  • Aprendizaje por transferenciaLectura · 1 h
  • Aprendizaje por transferenciaLectura · 1 h
UNIDAD 7 - Canalización de datos · 23 lecciones

Personalización de sus modelos con TensorFlow 2 - UNIDAD 7 - Canalización de datos
  • Bienvenido a la semana 2 - Canalización de datosVideo · 2 min
  • Conjuntos de datos KerasVideo · 3 min
  • [Tutorial de codificación] Keras datasetsVideo · 12 min
  • [Tutorial de codificación] Keras datasetsLectura · 20 min
  • [Comprobación de conocimientos] Generadores PythonCuestionario · 15 min
  • Generadores de conjuntos de datosVideo · 7 min
  • [Tutorial de codificación] Generadores de conjuntos de datosVideo · 12 min
  • [Tutorial de codificación] Generadores de conjuntos de datosLectura · 20 min
  • Aumento de datos de imagen KerasVideo · 6 min
  • [Tutorial de codificación] Aumento de datos de imagen KerasVideo · 11 min
  • [Tutorial de codificación] Aumento de datos de imagen KerasLectura · 20 min
  • [Lectura] TimeSeriesGeneratorLectura · 20 min
  • La clase DatasetVideo · 9 min
  • [Tutorial de codificación] La clase DatasetVideo · 10 min
  • [Tutorial de codificación] La clase DatasetLectura · 20 min
  • [Lectura] Creación de conjuntos de datos a partir de distintas fuentesLectura · 20 min
  • Entrenamiento con conjuntos de datosVideo · 7 min
  • [Tutorial de codificación] Entrenamiento con conjuntos de datosVideo · 12 min
  • [Tutorial de codificación] Entrenamiento con conjuntos de datosLectura · 20 min
  • Conjuntos de datos TensorFlowLectura · 10 min
  • Recapitulación e introducción a la tarea de programaciónVideo · 1 min
  • Canalización de datos con Keras y tf.dataLectura · 1 h
  • Canalización de datos con Keras y tf.dataLectura · 1 h
UNIDAD 8 - Modelización de secuencias · 22 lecciones

Personalización de sus modelos con TensorFlow 2 - UNIDAD 8 - Modelización de secuencias
  • Bienvenido a la semana 3 - Modelización de secuenciasVideo · 2 min
  • Entrevista con Doug KellyVideo · 11 min
  • Preprocesamiento de los datos de la secuenciaVideo · 7 min
  • [Tutorial de codificación] El conjunto de datos IMDBVideo · 9 min
  • [Tutorial de codificación] Relleno y enmascaramiento de datos secuencialesVideo · 7 min
  • [Tutorial de codificación] Preprocesamiento de datos de secuenciasLectura · 20 min
  • [Tokenización de datos de textoLectura · 20 min
  • La capa de incrustaciónVideo · 5 min
  • [Tutorial de codificación] La capa de incrustaciónVideo · 5 min
  • [Tutorial de codificación] El proyector de incrustaciónVideo · 13 min
  • [Tutorial de codificación] IncrustacionesLectura · 20 min
  • [Knowledge check] Redes neuronales recurrentesCuestionario · 15 min
  • Capas de la red neuronal recurrenteVideo · 5 min
  • [Tutorial de codificación] Capas de redes neuronales recurrentesVideo · 9 min
  • [Tutorial de codificación] Capas de redes neuronales recurrentesLectura · 20 min
  • RNN apiladas y la envoltura bidireccionalVideo · 8 min
  • [Tutorial de codificación] RNN apiladas y la envoltura bidireccionalVideo · 11 min
  • [Tutorial de codificación] RNN apiladas y la envoltura bidireccionalLectura · 20 min
  • [Lectura] RNN con estadoLectura · 20 min
  • Recapitulación e introducción a la tarea de programaciónVideo · 1 min
  • Modelo lingüístico para el conjunto de datos de ShakespeareLectura · 1 h
  • Modelo lingüístico para el conjunto de datos de ShakespeareLectura · 1 h
UNIDAD 9 - Subclasificación de modelos y bucles de entrenamiento personalizados · 21 lecciones

Personalización de sus modelos con TensorFlow 2 - UNIDAD 9 - Subclasificación de modelos y bucles de entrenamiento personalizados
  • Bienvenido a la semana 4 - Subclasificación de modelos y bucles de entrenamiento personalizadosVideo · 2 min
  • Subclasificación de modelosVideo · 6 min
  • [Tutorial de codificación] Subclasificación de modelosVideo · 5 min
  • [Tutorial de codificación] Subclasificación de modelosLectura · 20 min
  • Capas personalizadasVideo · 7 min
  • [Tutorial de codificación] Capas personalizadasVideo · 10 min
  • [Tutorial de codificación] Capas personalizadasLectura · 20 min
  • [El método de construcciónLectura · 20 min
  • Diferenciación automáticaVideo · 5 min
  • [Tutorial de codificación] Diferenciación automáticaVideo · 7 min
  • [Tutorial de codificación] Diferenciación automáticaLectura · 20 min
  • Bucles de entrenamiento personalizadosVideo · 8 min
  • [Tutorial de codificación] Bucles de entrenamiento personalizadosVideo · 11 min
  • [Tutorial de codificación] Bucles de entrenamiento personalizadosLectura · 20 min
  • [Lectura] Seguimiento de métricas en bucles de entrenamiento personalizadosLectura · 20 min
  • decorador tf.functionVideo · 4 min
  • [Tutorial de codificación] decorador tf.functionVideo · 5 min
  • [Tutorial de codificación] decorador tf.functionLectura · 20 min
  • Recapitulación e introducción a la tarea de programaciónVideo · 2 min
  • Red residualLectura · 1 h
  • Red residualLectura · 1 h
UNIDAD 10 - Proyecto final · 5 lecciones

Personalización de sus modelos con TensorFlow 2 - UNIDAD 10 - Proyecto final
  • Bienvenido al Proyecto CapstoneVideo · 1 min
  • Proyecto finalLectura · 1 h
  • Proyecto finalProyecto · 2 h
  • Vídeo de despedidaVideo · 1 min
  • Encuesta posterior al cursoActividad · 15 min
UNIDAD 11 - Distribuciones TensorFlow · 29 lecciones

Aprendizaje profundo probabilístico con TensorFlow 2 - UNIDAD 11 - Distribuciones TensorFlow
  • Bienvenido al aprendizaje profundo probabilístico con TensorFlow 2Video · 3 min
  • Sobre el Imperial College y el equipoLectura · 10 min
  • Cómo tener éxito en este cursoLectura · 10 min
  • Política de calificacionesLectura · 10 min
  • Lecturas adicionales y referencias útilesLectura · 10 min
  • Encuesta previa al cursoActividad · 15 min
  • Entrevista con Paige BaileyVideo · 7 min
  • La biblioteca de probabilidad TensorFlowVideo · 3 min
  • [Comprobación de conocimientos] Distribuciones estándarCuestionario · 30 min
  • Distribuciones univariantesVideo · 8 min
  • [Tutorial de codificación] Distribuciones univariantesVideo · 6 min
  • [Tutorial de codificación] Distribuciones univariantesLectura · 1 h
  • Distribuciones multivariantesVideo · 6 min
  • [Tutorial de codificación] Distribuciones multivariantesVideo · 5 min
  • [Tutorial de codificación] Distribuciones multivariantesLectura · 1 h
  • [Lectura] Gaussiana multivariante con covarianza completaLectura · 1 h
  • La distribución independienteVideo · 6 min
  • [Tutorial de codificación] La distribución independienteVideo · 12 min
  • [Tutorial de codificación] La distribución independienteLectura · 1 h
  • [Normas de radiodifusiónLectura · 1 h
  • Muestreo y problemas de registroVideo · 6 min
  • [Tutorial de codificación] Muestreo y problemas de registroVideo · 10 min
  • [Tutorial de codificación] Muestreo y problemas de registroLectura · 1 h
  • Distribuciones entrenablesVideo · 5 min
  • [Tutorial de codificación] Distribuciones entrenablesVideo · 11 min
  • [Tutorial de codificación] Distribuciones entrenablesLectura · 1 h
  • Recapitulación e introducción a la tarea de programaciónVideo · 1 min
  • Bayes ingenuo y regresión logísticaLectura · 1 h
  • Bayes ingenuo y regresión logísticaLectura · 1 h
UNIDAD 12 - Capas probabilísticas y redes neuronales bayesianas · 20 lecciones

Aprendizaje profundo probabilístico con TensorFlow 2 - UNIDAD 12 - Capas probabilísticas y redes neuronales bayesianas
  • Bienvenido a la semana 2 - Capas probabilísticas y redes neuronales bayesianasVideo · 2 min
  • La necesidad de incertidumbre en los modelos de aprendizaje profundoVideo · 3 min
  • Fuentes de incertidumbreCuestionario · 30 min
  • [Estimación de máxima verosimilitudLectura · 1 h
  • La capa DistributionLambdaVideo · 8 min
  • [Tutorial de codificación] La capa DistributionLambdaVideo · 10 min
  • [Tutorial de codificación] La capa DistributionLambdaLectura · 1 h
  • Capas probabilísticasVideo · 9 min
  • [Tutorial de codificación] Capas probabilísticasVideo · 15 min
  • [Tutorial de codificación] Capas probabilísticasLectura · 1 h
  • [Lectura] Bayes por backpropLectura · 1 h
  • La capa DenseVariationalVideo · 12 min
  • [Tutorial de codificación] La capa DenseVariationalVideo · 21 min
  • [Tutorial de codificación] La capa DenseVariationalLectura · 1 h
  • Capas de reparametrizaciónVideo · 9 min
  • [Tutorial de codificación] Capas de reparametrizaciónVideo · 19 min
  • [Tutorial de codificación] Capas de reparametrizaciónLectura · 1 h
  • Recapitulación e introducción a la tarea de programaciónVideo · 1 min
  • Red neuronal convolucional bayesianaLectura · 1 h
  • Red neuronal convolucional bayesianaLectura · 3 h
UNIDAD 13 - Biyectores y flujos normalizadores · 22 lecciones

Aprendizaje profundo probabilístico con TensorFlow 2 - UNIDAD 13 - Biyectores y flujos normalizadores
  • Bienvenido a la semana 3 - Biyectores y normalización de caudalesVideo · 2 min
  • Entrevista con Doug KellyVideo · 11 min
  • [Lectura] Fórmula de cambio de variablesLectura · 1 h
  • Fórmula de cambio de variablesCuestionario · 30 min
  • BiyectoresVideo · 7 min
  • [Tutorial de codificación] BiyectoresVideo · 10 min
  • [Tutorial de codificación] BiyectoresLectura · 1 h
  • [Lectura] Biyectores de escala y LinearOperatorLectura · 1 h
  • La clase TransformedDistributionVideo · 10 min
  • [Tutorial de codificación] La clase Distribución transformadaVideo · 8 min
  • [Tutorial de codificación] La clase Distribución transformadaLectura · 1 h
  • Subclasificación de biyectoresVideo · 5 min
  • [Tutorial de codificación] Subclasificación de biyectoresVideo · 9 min
  • [Tutorial de codificación] Subclasificación de biyectoresLectura · 1 h
  • [Lectura] Flujos autorregresivos y RealNVPLectura · 1 h
  • Flujos autorregresivosVideo · 10 min
  • RealNVPVideo · 8 min
  • [Tutorial de codificación] Normalización de flujosVideo · 10 min
  • [Tutorial de codificación] Normalización de flujosLectura · 1 h
  • Recapitulación e introducción a la tarea de programaciónVideo · 2 min
  • RealNVPLectura · 1 h
  • RealNVPLectura · 3 h
UNIDAD 14 - Autocodificadores variacionales · 20 lecciones

Aprendizaje profundo probabilístico con TensorFlow 2 - UNIDAD 14 - Autocodificadores variacionales
  • Bienvenidos a la semana 4 - Autocodificadores variacionalesVideo · 2 min
  • [Lectura] Autocodificadores variacionalesLectura · 1 h
  • Autocodificadores variacionalesCuestionario · 30 min
  • Codificadores y descodificadoresVideo · 6 min
  • [Tutorial de codificación] Codificadores y descodificadoresVideo · 7 min
  • [Tutorial de codificación] Codificadores y descodificadoresLectura · 1 h
  • [Leer] Divergencia de Kullback-LeiblerLectura · 1 h
  • Minimización de la divergencia KLVideo · 11 min
  • [Tutorial de codificación] Minimizar la divergencia KLVideo · 7 min
  • [Tutorial de codificación] Minimizar la divergencia KLLectura · 1 h
  • [Lectura] Aproximación gaussiana de covarianza completaLectura · 1 h
  • Maximizar la ELBOVideo · 13 min
  • [Tutorial de codificación] Maximizar el ELBOVideo · 11 min
  • [Tutorial de codificación] Maximizar el ELBOLectura · 1 h
  • Capas de divergencia KLVideo · 9 min
  • [Tutorial de codificación] Capas de divergencia KLVideo · 10 min
  • [Tutorial de codificación] Capas de divergencia KLLectura · 1 h
  • Recapitulación e introducción a la tarea de programaciónVideo · 2 min
  • Autocodificador variacional para Celeb-ALectura · 1 h
  • Autocodificador variacional para Celeb-ALectura · 3 h
UNIDAD 15 - Proyecto final · 5 lecciones

Aprendizaje profundo probabilístico con TensorFlow 2 - UNIDAD 15 - Proyecto final
  • Bienvenido al Proyecto CapstoneVideo · 1 min
  • Proyecto finalLectura · 1 h
  • Proyecto finalProyecto · 1 h
  • Vídeo de despedidaVideo · 1 min
  • Encuesta posterior al cursoActividad · 15 min
Certificado oficial

Tu certificado lo emite la SEP, no solo una plataforma

Al demostrar la competencia recibes un certificado emitido por la Secretaría de Educación Pública a través del Gobierno del Estado de México: un documento oficial que puedes presentar con confianza ante cualquier empleador o institución.

Tu certificado con INEC

  • Lo emite la Secretaría de Educación Pública (SEP), a través del Gobierno del Estado de México
  • Documento oficial con folio verificable en línea
  • Lo otorga la Universidad Tecnológica Fidel Velázquez

Otras plataformas en línea

  • Constancia privada emitida por la misma plataforma
  • Solo acredita horas cursadas o asistencia
  • Sin respaldo de una autoridad educativa
Cómo funciona

Tu itinerario, de la inscripción al certificado

  1. 1

    Inscripción con pago único

    Pagas $4,990 MXN una sola vez y entras de inmediato al curso.

  2. 2

    Estudias a tu ritmo

    15 unidades con videos, lecturas y actividades, disponibles 24/7 durante 12 meses.

  3. 3

    Cuestionarios por unidad

    10 cuestionarios para comprobar lo aprendido.

  4. 4

    Certificado

    Emitido por la SEP a través del Gobierno del Estado de México, con folio verificable.

Lo que obtienes

Un certificado oficial de la SEP

Muestra del certificado: TensorFlow 2 para el aprendizaje profundo

Muestra · verificable por folio y QR

  • Emitido por la Secretaría de Educación Pública (SEP), a través del Gobierno del Estado de México. No es una constancia privada: es un documento oficial, y ese respaldo marca la diferencia frente a otras plataformas en línea.
  • Contenido impartido por Imperial College London.
  • Folio y QR verificables para compartirlo con quien te contrate.
Medios que necesitas
Equipo de cómputo Conexión estable a internet
Pago único

Empieza hoy, a tu ritmo

Un solo pago y acceso inmediato al curso completo durante 12 meses.

  • 15 unidades · 290 lecciones · 144 h
  • 12 meses de acceso
  • 10 cuestionarios de evaluación
  • Certificado emitido por la SEP (Gob. del Estado de México) con folio verificable
Pago único
$4,990MXN
Acceso por 12 meses
Inscribirme Hablar con un asesor
Preguntas frecuentes

Sobre tu inscripción

¿Cómo es el pago?

Un solo pago de $4,990 MXN. No hay mensualidades ni cargos recurrentes.

¿Cuánto tiempo tengo acceso?

12 meses desde tu inscripción, 24/7, para avanzar a tu ritmo.

¿Quién imparte el contenido?

El curso es impartido por Imperial College London; INEC gestiona tu inscripción, evaluación y certificado.

¿Qué pasa cuando vence mi acceso?

Puedes renovar tu cuenta tú mismo desde la plataforma, sin trámites ni esperas.

Certificado emitido por la SEP a través del Gobierno del Estado de México · TensorFlow 2 para el aprendizaje profundo

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