TensorFlow
Curso completo de TensorFlow para construir, entrenar y desplegar redes neuronales en proyectos enterprise. Trabajas pipelines de datos con tf.data, modelos con Keras, arquitecturas avanzadas (CNN, RNN, Transformers, GANs, autoencoders), entrenamiento personalizado con GradientTape y optimización para producción. Al terminar dominas el ciclo end-to-end: del prototipo en notebook a un modelo cuantizado servido en móvil, navegador o servidor.
Estructura del curso
- Introducción al Deep Learning y redes neuronales Lección
- Introducción a TensorFlow Lección
- Instalación de TensorFlow con soporte CPU y GPU Lección
- Tensores y operaciones básicas en TensorFlow Lección
- Implementación de una red neuronal con NumPy Lección
- Introducción a Keras Lección
- Test: Introducción, instalación y fundamentos de TensorFlow Test
Detalles del curso
Público objetivo
- Desarrolladores y científicos de datos que quieren dominar TensorFlow para construir y desplegar modelos de Deep Learning.
- Perfiles que ya completaron la introducción y buscan el curso completo de TensorFlow.
- Equipos de ML/AI que necesitan cubrir desde la experimentación hasta la puesta en producción de modelos.
Contenido del roadmap
Fundamentos y datos
Conceptos de Deep Learning, instalación, tensores, integración con NumPy y pipelines de datos con tf.data incluyendo preprocesado, codificación e ingeniería de características.
Modelos y entrenamiento
Keras Sequential, API Funcional y Subclassing, capas y funciones de activación, clasificación y regresión, optimizadores, callbacks, validación y monitorización con TensorBoard.
Arquitecturas especializadas
Redes convolucionales para visión, transfer learning, redes recurrentes y NLP, Transformers, GANs, Autoencoders, regularización y Keras Tuner.
Entrenamiento avanzado y despliegue
Backpropagation, GradientTape, capas y métricas personalizadas, entrenamiento distribuido, guardado de modelos, TF Lite, TF.js, TF Serving, cuantización y poda.
Objetivos de aprendizaje
- Construir y entrenar redes neuronales con las tres APIs de Keras (Sequential, Funcional, Subclassing).
- Diseñar pipelines de datos eficientes con
tf.datay aplicar técnicas de preprocesado y aumentación. - Implementar arquitecturas CNN, RNN, Transformers, GANs y Autoencoders para distintos dominios.
- Personalizar el entrenamiento con GradientTape, bucles custom y entrenamiento distribuido.
- Optimizar y desplegar modelos con TF Serving, TensorFlow Lite y TensorFlow.js.
Antes de comprar
¿Cuánto dura el acceso?
Acceso permanente. El curso queda asociado a tu cuenta para siempre, con todas las lecciones, ejercicios y certificado.
¿Incluye certificado?
Sí. Al superar el curso recibes un certificado con QR público verificable. La URL del certificado es pública: puedes compartirla en LinkedIn o con un empleador sin que necesiten una cuenta CertiDevs.
¿Puedo pedir factura con NIF?
Sí. En el proceso de compra puedes indicar datos de facturación con NIF español o europeo. Stripe emite la factura electrónica automáticamente.
¿Hay devolución?
Sí. Devolución íntegra dentro de los 14 días naturales desde la compra siempre que no se haya consumido el contenido. Escríbenos a hola@certidevs.com con el correo de tu cuenta y procesamos el reembolso.
Otras formas de aprender
Toma de contacto con una tecnología antes de comprometerte con el itinerario completo.
Currículo completo por tecnología con ejercicios evaluados por IA y certificado verificable.
1, 3, 6 o 12 meses de acceso a todo el catálogo. El plan anual (120 €) equivale a 6 cursos sueltos.
Itinerario diseñado por ingenieros con varios cursos integrados y certificado de carrera.
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