Tutorial de TensorFlow para principiantes: aprenda los conceptos básicos con ejemplos
evelyn clarke
Resumen del tutorial de TensorFlow
Este tutorial de TensorFlow para principiantes cubre los conceptos básicos de TensorFlow para avanzar en temas como regresión lineal, clasificador, creación, entrenamiento y evaluación de una red neuronal como CNN, RNN, codificadores automáticos, etc. con ejemplos de TensorFlow. Consulte este tutorial de TensorFlow sobre aprendizaje automático, secuencialmente, uno tras otro, para obtener la máxima eficacia para aprender TensorFlow. Aprenda los conceptos básicos de Tensorflow con este tutorial de aprendizaje profundo de TensorFlow.
¿Qué es TensorFlow?
TensorFlow de Google es de código abierto y el más popular biblioteca de aprendizaje profundo para investigación y producción. TensorFlow en Python es una biblioteca matemática simbólica que utiliza flujo de datos y programación diferenciable para realizar diversas tareas enfocadas en el entrenamiento y la inferencia de redes neuronales profundas.
Programa del curso TensorFlow
Introducción
| 👉 Lessen 1 | ¿Qué es TensorFlow? ¿Cómo funciona? - Introducción & Architectura |
| 👉 Lessen 2 | Cómo descargar e instalar TensorFLow - Jupyter | Windows/Mac |
| 👉 Lessen 3 | Jupyter Tutorial de cuaderno — Cómo instalar y usar Jupyter? |
| 👉 Lessen 4 | Conceptos básicos de TensorFlow — Tensor, forma, tipo, sesiones y Operatoros |
cosas avanzadas
| 👉 Lessen 1 | Tutorial de tablero tensor — Visualización de gráficos de TensorFlow [Ejemplo] |
| 👉 Lessen 2 | Python Tutorial de pandas — Marco de datos, rango de fechas, uso de Pandas |
| 👉 Lessen 3 | Hoja de referencia de pandas — Hoja de referencia de Pandas para ciencia de datos en Python |
| 👉 Lessen 4 | Importar datos CSV — Importar datos CSV usando Pandas.read_csv() |
| 👉 Lessen 5 | Regresión lineal con TensorFlow — Aprende con el ejemplo |
| 👉 Lessen 6 | Regresión lineal con faceta y término de interacción — Aprende con el ejemplo |
| 👉 Lessen 7 | Clasificación binaria en TensorFlow — Ejemplo de clasificador lineal |
| 👉 Lessen 8 | Núcleo gaussiano en aprendizaje automático — Ejemplos de métodos de kernel |
| 👉 Lessen 9 | Red neuronal artificial (ANN) — Tutorial de ejemplo de TensorFlow |
| 👉 Lessen 10 | Clasificación de imágenes de TensorFlow CNN — Aprenda con pasos y ejemplos |
| 👉 Lessen 11 | Codificador automático TensorFlow — Conjunto de datos con ejemplo de aprendizaje profundo |
| 👉 Lessen 12 | Tutorial de RNN (red neuronal recurrente) — Ejemplo de TensorFlow |
| 👉 Lessen 13 | PySpark Tutorial para principiantes — Aprende con EJEMPLOS |
| 👉 Lessen 14 | Tutorial de aprendizaje de Scikit — Cómo instalar, Python Ejemplo de Scikit-Learn |
| 👉 Lessen 15 | Python Tutorial numérico — np.zeros, np.arange, vstack y hstack |
| 👉 Lessen 16 | Tutorial de PyTorch — Regresión, ejemplo de clasificación de imágenes |
| 👉 Lessen 17 | Transferencia de PyTorch — Tutorial de aprendizaje por transferencia de PyTorch con ejemplos |
| 👉 Lessen 18 | Tutorial de Keras — ¿Qué es Keras? Cómo instalar en Python [Ejemplo] |
| 👉 Lessen 19 | TensorFlow frente a Keras — TensorFlow frente a Keras |
¡Debe saber!
| 👉 Lessen 1 | Libros TensorFlow — 10 mejores libros de TensorFlow |
| 👉 Lessen 2 | Tutorial de Tensorflow en PDF — Descargue el PDF del tutorial de Tensorflow para principiantes |
¿Qué aprenderé en este tutorial de TensorFlow?
En este tutorial de TensorFlow 2.0, aprenderá conceptos básicos y avanzados de TensorFlow, como la introducción a TensorFlow, la arquitectura, cómo descargar e instalar TensorFlow, TensorBoard, Python Pandas, Regresión lineal, Métodos Kernel, Redes neuronales, Autoencoder, RNN, etc.
¿Existe algún requisito previo para este tutorial de TensorFlow?
Este Tensorflow en línea Python El tutorial está diseñado para principiantes con poca o ninguna experiencia en TensorFlow. Aunque la comprensión básica de Python se requiere.
¿Para quién es este tutorial de TensorFlow?
Este tutorial de aprendizaje profundo de TensorFlow está dirigido a principiantes que desean adquirir conocimientos sobre TensorFlow, aprendizaje automático, aprendizaje profundo y conceptos más avanzados. Este tutorial también ayuda Python desarrolladores con fines de investigación y desarrollo en Aprendizaje automático (Machine learning & LLM) y Aprendizaje profundo con TensorFlow usando Python.
¿Por qué deberías aprender TensorFlow?
TensorFlow es un framework muy utilizado para aplicaciones de aprendizaje automático y aprendizaje profundo, y también permite construir una base sólida para el aprendizaje profundo. Además, es ampliamente utilizado por muchas grandes empresas en todo el mundo, por lo que existe una gran cantidad de oportunidades laborales disponibles para candidatos con mejores perspectivas salariales. Por lo tanto, aprender TensorFlow para conseguir un trabajo o adquirir conocimientos adicionales es beneficioso para un candidato.
