TensorFlow
TensorFlow ·Ciencia de Datos·IA Generativa
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.
¿Prefieres verlo en directo? Agenda una demo sin compromiso.
Formación corporativa: este curso se activa bajo pedido para tu organización. Adaptamos temario, calendario y modalidad (teleformación, aula virtual o mixto).
Contenido del curso
Framework de deep learning para redes neuronales en Python.
-
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.
Otros cursos de TensorFlow
TensorFlow - Datos y preprocesado con tf.data
Curso dedicado a la ingeniería de datos para deep learning con TensorFlow. Aprendes a construir pipelines de alto rendimiento con tf.data, tratar valores faltantes, codificar variables categóricas y continuas, cargar imágenes, CSV y texto, y aplicar batching, shuffling y prefetch para alimentar modelos sin cuellos de botella. Al terminar dominas la base que diferencia un experimento de un sistema productivo.
TensorFlow - Entrenamiento personalizado en TensorFlow
Curso avanzado para profesionales que necesitan control total del ciclo de entrenamiento en TensorFlow, más allá de las APIs de alto nivel. Aprendes a escribir bucles a medida con GradientTape, calcular gradientes y aplicar optimización manual, definir capas, modelos y funciones de pérdida personalizadas, y depurar el grafo. Al terminar implementas algoritmos no estándar y arquitecturas a medida con calidad de producción.
TensorFlow - Entrenamiento y evaluación de modelos
Curso centrado en cómo entrenar y evaluar redes neuronales con TensorFlow para que rindan en proyectos reales. Trabajas optimizadores, funciones de pérdida, métricas, callbacks, learning rate scheduling y monitorización con TensorBoard, además de técnicas para diagnosticar overfitting y comparar modelos. Al terminar sabes llevar un modelo desde su primera iteración hasta una evaluación robusta lista para auditoría.
TensorFlow - Optimización y despliegue de modelos
Curso práctico para llevar modelos de TensorFlow a producción con calidad enterprise. Aprendes a optimizar para tamaño y latencia (cuantización, poda), exportar a formatos portables, servir modelos por API REST y gRPC, desplegar en móvil y navegador, y monitorizar el rendimiento. Al terminar entregas un modelo empaquetado y servido de forma que el equipo de operaciones puede mantener en producción.
Forma equipos completos con un itinerario
Este curso aparece dentro de las siguientes carreras corporativas.
¿Formación para tu equipo en esta tecnología?
Tú nos dices a quién formar y nosotros configuramos la plataforma con tu marca, damos de alta a tu gente, evaluamos las entregas con IA y te entregamos los certificados y los informes técnicos para tu gestor FUNDAE. Catálogo amplio con teleformación, aula virtual o mixto. Sin permanencia, sin coste de setup.
¿Prefieres verlo en directo? Agenda una demo.
Preguntas frecuentes
- ¿TensorFlow es bonificable por FUNDAE para mi empresa?
- Puede ser bonificable cuando la acción cumple los requisitos aplicables. La plataforma aporta evidencias técnicas: seguimiento de tiempos, registro de conexiones, foros, encuestas y certificados para que tu entidad organizadora o gestoría revise la documentación.
- ¿En qué modalidades se imparte TensorFlow?
- En tres modalidades: teleformación (online asíncrona), aula virtual privada en directo y mixta. Adaptamos temario, calendario y modalidad al equipo.
- ¿Se adapta TensorFlow al nivel de mi equipo?
- Sí. Adaptamos temario, calendario y modalidad al nivel y al stack del equipo, con ejercicios evaluados por IA y certificado verificable.
- ¿Cuánto tarda en activarse para mi empresa?
- La activación corporativa estándar es rápida, sin coste de setup ni permanencia.