Help protect the Great Barrier Reef with TensorFlow on Kaggle Join Challenge

Domina tu camino

Para convertirte en un experto del aprendizaje automático, primero debes tener una base sólida en cuatro áreas de aprendizaje: programación, matemática, teoría del AA y creación de un proyecto propio de AA de principio a fin.

Comienza con las capacitaciones seleccionadas de TensorFlow para mejorar estas cuatro habilidades, o elige tu propia ruta de aprendizaje en nuestra biblioteca de recursos a continuación.

Las cuatro áreas de educación sobre aprendizaje automático

Cuando inicies tu ruta de aprendizaje, es importante que primero comprendas el proceso de aprendizaje del AA, que se divide en cuatro áreas de conocimiento. Cada una de estas áreas aporta una pieza fundamental del rompecabezas del AA. Para ayudarte en tu camino, identificamos libros, videos y cursos en línea que mejorarán tus habilidades y te permitirán prepararte para usar el AA en tus proyectos. Comienza con nuestras capacitaciones guiadas, que se diseñaron para aumentar tu conocimiento, o elige tu propio camino en nuestra biblioteca de recursos.

  • Habilidades de programación: La creación de modelos de AA implica mucho más que simplemente conocer conceptos de AA; es necesario programar a fin de administrar los datos, ajustar los parámetros y analizar los resultados necesarios para probar y optimizar tu modelo.

  • Matemática y estadística: El AA es una disciplina basada en la matemática; por eso, si planeas modificar modelos de AA o crear modelos desde cero, es fundamental para el proceso que estés familiarizado con los conceptos matemáticos subyacentes.

  • Teoría del AA: Conocer los conceptos básicos de la teoría del AA te proporcionará una base para progresar y te ayudará a solucionar problemas cuando algo salga mal.

  • Crea tus propios proyectos: Obtener experiencia práctica con el AA es la mejor manera de poner a prueba tus conocimientos; por eso, no tengas miedo de sumergirte enseguida en un notebook de colabColab simple o un instructivo para adquirir práctica.

Capacitaciones de TensorFlow

Comienza a aprender con alguna de nuestras capacitaciones guiadas que incluyen cursos, videos y libros recomendados.

Para principiantes
Conceptos básicos del aprendizaje automático con TensorFlow

Aprende los conceptos básicos del AA con esta colección de libros y cursos en línea. Recibirás una introducción al AA y al aprendizaje profundo con TensorFlow 2.0. Luego, tendrás la posibilidad de practicar lo que aprendiste con instructivos para principiantes.

Para usuarios de nivel intermedio y expertos
Aprendizaje automático teórico y avanzado con TensorFlow

Una vez que comprendas los conceptos básicos del aprendizaje automático, sumérgete en la comprensión teórica de las redes neuronales y el aprendizaje profundo, y mejora tu conocimiento de los conceptos de matemática subyacentes para llevar tus habilidades al siguiente nivel.

Para principiantes
TensorFlow para el desarrollo en JavaScript

Aprende los conceptos básicos del desarrollo de modelos de aprendizaje automático en JavaScript y cómo implementarlos directamente en el navegador. Obtendrás una introducción de alto nivel sobre el aprendizaje profundo y sobre el proceso para comenzar a usar TensorFlow.js mediante ejercicios prácticos.

Recursos educativos

Elige tu propio camino de aprendizaje y explora libros, cursos, videos y ejercicios recomendados por el equipo de TensorFlow para aprender los conceptos fundamentales del AA.

Libros

Leer es una de las mejores maneras de comprender las bases del AA y el aprendizaje profundo. Los libros te brindan la comprensión teórica necesaria para que en el futuro puedas aprender nuevos conceptos con más rapidez.

AI and Machine Learning for Coders
por Laurence Moroney

Este libro introductorio ofrece un enfoque centrado en el código para aprender a implementar las situaciones de AA más comunes, como la visión artificial, el procesamiento de lenguaje natural (PLN) y el modelado de secuencia para entornos de ejecución incorporados, de la Web, de dispositivos móviles o de la nube.

Deep Learning with Python
por Francois Chollet

Este libro es una introducción práctica al aprendizaje profundo con Keras.

Hands-on Machine Learning with Scikit-Learn, Keras and TensorFlow
por Aurélien Géron

Con ejemplos concretos, muy poca teoría y dos frameworks de Python listos para la producción (Scikit-Learn y TensorFlow), este libro te permite obtener una comprensión intuitiva de los conceptos y las herramientas para construir sistemas inteligentes.

Aprendizaje profundo
por Ian Goodfellow, Yoshua Bengio y Aaron Courville

Este libro de texto sobre el aprendizaje profundo es un recurso para ayudar a que los estudiantes y profesionales ingresen al mundo del aprendizaje automático en general y el aprendizaje profundo en particular.

Neural Networks and Deep Learning
por Michael Nielsen

Este libro ofrece una base teórica sobre las redes neuronales. No usa TensorFlow, pero es una excelente referencia para los estudiantes a quienes les interese aprender más.

Learning TensorFlow.js
por Gant Laborde

Una introducción práctica de extremo a extremo sobre los aspectos básicos de TensorFlow.js para un público técnico más amplio. Cuando termines este libro, sabrás cómo crear e implementar sistemas de aprendizaje profundo listos para la producción con TensorFlow.js.

Deep Learning with JavaScript
por Shanqing Cai, Stanley Bileschi, Eric D. Nielsen con Francois Chollet

Este libro, escrito por los principales autores de la biblioteca de TensorFlow, presenta casos de uso fascinantes, así como instrucciones detalladas sobre las apps de aprendizaje profundo en JavaScript en tu navegador o en Node.

Cursos en línea

Una buena manera de aprender los conceptos básicos del AA es hacer un curso de varias partes en línea. Muchos cursos ofrecen excelentes explicaciones visuales y las herramientas necesarias para comenzar a aplicar el aprendizaje automático directamente en el trabajo o en tus proyectos personales.

Intro to TensorFlow for AI, ML, and Deep Learning

Este curso, que se desarrolló en colaboración con el equipo de TensorFlow, forma parte del Programa especializado para desarrolladores de TensorFlow y te enseñará las prácticas recomendadas para el uso de esta plataforma.

Intro to TensorFlow for Deep Learning

En este curso en línea que desarrollaron el equipo de TensorFlow y Udacity, aprenderás a crear aplicaciones de aprendizaje profundo con TensorFlow.

Certificado profesional de DeepLearning.AI desarollador de TensorFlow

En este Programa especializado, compuesto por cuatro cursos y dictado por un desarrollador de TensorFlow, explorarás las herramientas y el software que usan los desarrolladores para crear algoritmos escalables con tecnología de IA en TensorFlow.

Machine Learning Crash Course

El Curso intensivo de aprendizaje automático con la API de TensorFlow es una guía de estudio autónomo para quienes aspiran a convertirse en profesionales del aprendizaje automático. Incluye una serie de lecciones con clases por video, casos de éxito reales y ejercicios prácticos.

Curso 6.S191 del MIT: Introduction to Deep Learning

En este curso del MIT, obtendrás conocimientos básicos de los algoritmos del aprendizaje profundo y adquirirás experiencia práctica para crear redes neuronales en TensorFlow.

Programa especializado: Aprendizaje profundo

En cinco cursos, aprenderás los conceptos fundamentales del aprendizaje profundo, entenderás el proceso para crear redes neuronales y, además, aprenderás a llevar a cabo proyectos exitosos de aprendizaje automático y a dedicarte profesionalmente a la IA. No solo dominarás la teoría, sino que también verás cómo se aplica en la industria.

Programa especializado: TensorFlow: Data and Deployment

Ya aprendiste a crear y entrenar modelos. Ahora aprende a navegar en varias situaciones de implementación y a usar los datos con más eficacia para entrenar tu modelo en este Programa especializado de cuatro cursos.

Programa especializado: TensorFlow: Advanced Techniques

Esta especialización está dirigida a ingenieros de software y AA con conocimientos básicos de TensorFlow que quieren profundizar sus conocimientos y habilidades mediante el aprendizaje de funciones avanzadas de TensorFlow para crear modelos potentes.

Conceptos de matemática

Para profundizar el conocimiento del AA, estos recursos pueden ayudarte a comprender los conceptos de matemática subyacentes, que son necesarios para avanzar a un nivel más alto.

A friendly introduction to linear algebra for ML

Un panorama general sobre álgebra lineal para el aprendizaje automático. ¿Nunca estudiaste álgebra lineal o conoces poco sobre los conceptos básicos y te gustaría familiarizarte con su uso en el AA? Entonces este video es para ti.

Programa especializado: Matemática aplicada al aprendizaje automático

Este Programa especializado en línea de Coursera tiene como objetivo reducir la brecha entre las matemáticas y el aprendizaje automático, poniéndote al día en las matemáticas subyacentes para que generes una comprensión intuitiva y la relaciones con el aprendizaje automático y la ciencia de los datos.

Deep Learning
por 3Blue1Brown

3Blue1Brown se centra en presentar la matemática con un enfoque visual. En esta serie de videos, aprenderás las nociones básicas de una red neuronal y cómo trabaja con conceptos de matemática.

Essence of Linear Algebra
por 3Blue1Brown

Serie de videos breves con imágenes de 3Blue1Brown que brindan orientación sobre la comprensión geométrica de las matrices, las determinantes, los vectores y valores propios, y más.

Essence of Calculus
por 3Blue1Brown

Serie de videos breves con imágenes de 3Blue1Brown que explican los conceptos básicos del cálculo de modo que comprendas en profundidad los teoremas fundamentales, y no solo el funcionamiento de las ecuaciones.

Curso 18.06 del MIT: Linear Algebra

Este curso introductorio del MIT abarca la teoría de matrices y el álgebra lineal. Se hace hincapié en los temas que serán útiles en otras disciplinas, entre ellos, los sistemas de ecuaciones, los espacios vectoriales, las determinantes, los vectores y valores propios, la similitud y las matrices definidas positivas.

Curso 18.01 del MIT: Single Variable Calculus

Este curso de introducción al cálculo del MIT abarca la diferenciación y la integración de funciones de una variable, con aplicaciones.

Viendo la teoría
por Daniel Kunin, Jingru Guo, Tyler Dae Devlin, Daniel Xiang

Introducción visual a la probabilidad y la estadística.

An Introduction to Statistical Learning
por Gareth James, Daniela Witten, Trevor Hastie y Rob Tibshirani

Este libro presenta una descripción general accesible del campo del aprendizaje estadístico, un conjunto de herramientas esencial para comprender el vasto y complejo mundo de los conjuntos de datos necesarios para entrenar modelos en el aprendizaje automático.

Recursos de TensorFlow

Hemos reunido nuestros recursos favoritos con el objetivo de ayudarte a dar tus primeros pasos con las bibliotecas de TensorFlow y los frameworks específicos para tus necesidades. Ve a nuestras secciones para TensorFlow.js, TensorFlow Lite y TensorFlow Extended.


También puedes explorar la guía y los instructivos de TensorFlow para acceder a los ejemplos y archivos de Colab más recientes.

ML Zero to Hero

Esta serie introductoria está dirigida a personas que saben programar, pero no necesariamente saben sobre aprendizaje automático. Observa un ejemplo básico de "Hello World" sobre cómo crear un modelo de AA y aprende a crear un clasificador de imágenes mediante una red neuronal convolucional.

TensorFlow from the Ground Up

Esta Tech Talk sobre el AA está diseñada para quienes conocen los aspectos básicos del aprendizaje automático, pero necesitan una descripción general de la información esencial sobre TensorFlow (tensores, variables y gradientes sin usar API de alto nivel).

Intro to Deep Learning

Esta Tech Talk sobre el AA incluye el aprendizaje de representaciones, familias de redes neuronales y sus aplicaciones, una primera vista de una red neuronal profunda y muchos ejemplos de código y conceptos de TensorFlow.

Coding TensorFlow

En esta serie, el equipo de TensorFlow examina varias partes de TensorFlow desde una perspectiva de programación, con videos para el uso de las API de alto nivel, el procesamiento de lenguaje natural, el aprendizaje estructurado neuronal de TensorFlow y mucho más.

Spotting and solving everyday problems with machine learning

Aprende a detectar los casos de uso de AA más comunes, incluidos el análisis de multimedia, la creación de búsquedas inteligentes y la transformación de datos; además de cómo incorporarlos rápidamente en tu app con herramientas fáciles de usar.

Para JavaScript

Explora los recursos más recientes de TensorFlow.js.

Learning TensorFlow.js
por Gant Laborde

Una introducción práctica de extremo a extremo sobre los aspectos básicos de TensorFlow.js para un público técnico más amplio. Cuando termines este libro, sabrás cómo crear e implementar sistemas de aprendizaje profundo listos para la producción con TensorFlow.js.

Comienza a usar TensorFlow.js por TensorFlow

Serie de 3 partes que explora tanto el entrenamiento como la ejecución de modelos de aprendizaje automático con TensorFlow.js y muestra el proceso para crear un modelo de aprendizaje automático en JavaScript que se ejecute directamente en el navegador.

TensorFlow.js: Serie sobre inteligencia y aprendizaje
por The Coding Train

Esta lista de reproducción de videos, que forma parte de una serie más grande sobre el aprendizaje automático y la creación de redes neuronales, se centra en TensorFlow.js, la API principal y cómo usar la biblioteca de JavaScript para el entrenamiento y la implementación de modelos de AA.

Para dispositivos móviles y de IoT

Explora los recursos más recientes de TensorFlow Lite.

Aprendizaje automático en el dispositivo

Aprende a desarrollar tu primera app de AA integrada en el dispositivo mediante rutas que ofrecen guías paso a paso para casos de uso comunes, entre los que se incluyen la clasificación de audio, la búsqueda visual de productos y muchos más.

Introduction to TensorFlow Lite

Aprende a implementar modelos de aprendizaje profundo en dispositivos incorporados y móviles con TensorFlow Lite. Los equipos de TensorFlow y Udacity crearon este curso con un enfoque práctico sobre la implementación de modelos para desarrolladores de software.

Para producción

Explora los recursos más recientes de TFX.

ML engineering for production ML deployments with TFX

Obtén una práctica de ejemplo para aprender a elaborar un sistema de canalización de producción con TFX. Cubriremos rápidamente todos los aspectos, desde la adquisición de datos y la creación de modelos hasta la implementación y la administración.

Building Machine Learning Pipelines
por Hannes Hapke, Catherine Nelson

Con este libro, seguirás los pasos para automatizar una canalización de AA mediante el ecosistema de TensorFlow. Los ejemplos de aprendizaje automático incluidos en el libro se basan en TensorFlow y Keras, pero los conceptos principales se pueden aplicar a cualquier framework.

Programa especializado: Machine Learning Engineering for Production (MLOps)

Aumenta tus capacidades de ingeniería de producción con esta especialización de cuatro cursos. Aprende a conceptualizar, crear y mantener sistemas integrados que se ejecuten continuamente en producción.

ML Pipelines on Google Cloud

Este curso avanzado trata sobre los componentes de TFX, la organización y automatización de canalizaciones y la forma de administrar metadatos de AA con Google Cloud.

IA centrada en las personas

Cuando se diseña un modelo de AA o se crear una aplicación con tecnología de IA, es importante tener en cuenta las personas que interactúan con el producto y la mejor manera de lograr equidad, interpretabilidad, privacidad y seguridad en estos sistemas de IA.

Prácticas de IA responsable

Aprende a integrar las prácticas de Responsible AI en el flujo de trabajo de AA con TensorFlow.

People + AI Guidebook

Esta guía de Google te ayudará a crear productos de IA centrados en las personas. Te permitirá evitar errores comunes, diseñar experiencias excelentes y concentrarte en las personas mientras creas aplicaciones basadas en la IA.

Módulo de Introducción a la equidad en el aprendizaje automático

Este módulo de una hora del Curso intensivo de aprendizaje automático de Google es una introducción a los diferentes tipos de sesgos humanos que se pueden manifestar durante el entrenamiento de datos. Además, proporciona estrategias para identificar y evaluar los efectos que producen.