Curso gratis de Tensorflow Js

Curso gratis de Tensorflow Js online para trabajadores y empresas

Curso gratis para: Trabajadores y Empresas, consulta próxima convocatoria

Modalidad del curso: Online

Duración del curso: 80 Horas

Titulación: Diploma acreditativo con las horas del curso


Curso Gratis Online para Trabajadores y Empresas

Si eres trabajador en Régimen General, disfruta del curso gratis online a través de la formación bonificada para empresas.

Nuestros cursos gratis están disponibles en modalidad online o a distancia, consúltanos para informarse de la modalidad del curso gratis para trabajadores de su interés.

OBJETIVOS DEL CURSO GRATIS DE TENSORFLOW JS

Tensorflow es una biblioteca de código abierto orientada al aprendizaje automático, es decir, permite desarrollar y entrenar modelos de aprendizaje automático. Desarrollado por Google, cuenta con diferentes bibliotecas, siendo una de ellas de JavaScript. Esta biblioteca cuenta con modelos previamente entrenados en caso de que quieran ser utilizados para casos comunes, convirtiéndolos a Python y ejecutándolos con el Node.js, o bien, permite volver a entrenar estos modelos de aprendizaje automático con nuestros propios datos. El Curso de Tensorflow en JavaScript te forma para que aprendas a manejarte con esta plataforma de código abierto y puedas desarrollar tus propios modelos.

CONTENIDO DEL CURSO GRATIS DE TENSORFLOW JS

UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN E INSTALACIÓN DE TENSORFLOW

  1. Introducción a TensorFlow
  2. Instalación de TensorFlow
  3. Verificación de la instalación

UNIDAD DIDÁCTICA 2. ASPECTOS BÁSICOS DE TENSORFLOW E INTRODUCCIÓN A CAPAS Y MODELOS

  1. Conceptos básicos de TensorFlow. js
  2. Introducción a capas y modelos
  3. Crear modelos con la API de capas
  4. Capas personalizadas

UNIDAD DIDÁCTICA 3. CONVERSIÓN DE MODELOS A FORMATO JSON

  1. Conversión de modelo
  2. Convertir un modelo previamente entrenado

UNIDAD DIDÁCTICA 4. APRENDIZAJE CON MODELOS YA ENTRENADOS

  1. Aprendizaje automático
  2. Extraer funciones con Tensorflow y modelos previamente entrenados

UNIDAD DIDÁCTICA 5. EXPLORACIÓN Y DESARROLLO DE UN PROYECTO COMPLETO

  1. Realizar predicciones de datos en 2D
  2. Evaluación

UNIDAD DIDÁCTICA 6. ASPECTOS AVANZADOS DE TENSORFLOW. JS

  1. Diferencia entre numpy y tensorflow
  2. Distinguir entre forma estática y forma dinámica
  3. Uso de alcance variable

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