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Implementa Machine Learning

​en Producción 

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​Información Completa del Curso

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​Machine Learning - Desde desarrollo hasta producción
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En este taller observarás como un modelo de aprendizaje automático (machine learning) es puesto en producción, entenderás los conceptos básicos de los modelos más comunes para problemas de texto e imágenes. Con este conocimiento inicial podrás generar tus propias ideas para usarlas en una página web. En concreto, revisaremos, a grosso modo, la implementación de dos aplicaciones: un detector de noticias falsas (fake news) y un sistema para colorear imágenes que están originalmente en escala de grises. 

materiales_taller_mlprod01.zip
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Beneficios

• Las clases son en línea vía Zoom, cada clase se va grabando y te damos acceso a las grabaciones por 5 meses.
• Reconocimiento digital ante la Secretaría del Trabajo (STPS-México)
• Reserva con solo $600 MXN y paga el resto en la 4ta semana
• Precio total $2000 MXN. 
• Nuestros estudiantes en el extranjero (Colombia, Ecuador, Perú principalmente)  pueden pagar mediante Paypal en dólares. Contacta a Claudia Montaño mediante wa.me/5215539940156. 

Inicio y fin del curso

• Sábado 3 de Mayo de 2025​
• Sábado 19 de Julio 2025
• No hay clases: 10 de Mayo.

Horarios
44 horas, 4 horas la semana (Horario de la Ciudad de México)

• Sábados 10:00 - 14:00 hrs

(RESERVA) Machine Learning en Producción

MX$600.00

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Machine Learning en Producción

MX$2,000.00

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Objetivo del curso

Aprenderás cómo se desarrolla un proyecto de aprendizaje automático para ponerlo en producción en sistemas locales, páginas web y teléfonos inteligentes. ​

Casos de Estudio

• Similitud de rostros: ¿A qué famoso te pareces?
• Detector de personas y sus accesorios como sombreros y lentes.
• Generador de imágenes surrealistas
• Clasificador de sentimientos positivos/negativos en texto
• Generador de cuentos en español
• ​Transcripción de la lengua de señas a español (De imagen a texto)
• Clasificación de Pingüinos​
  

Contenido resumido del curso 

1. Introducción a machine learning
   
2. Herramientas básicas de programación
   
3. Introducción a TensorFlow y Keras
   
4. Modelos de Machine Learning
   
5. Modelos de Deep Learning
   
6. Introducción a TensorFlow Extended.
   
7. Machine Learning Pipeline
   
8. Machine Learning en producción: TensorFlow Serving
   
9. TensorFlow Extended avanzado
   
10. Pipelines de machine learning avanzado para producción
    
11. Tensorflow en JavaScript
    
12. Modelos en Smartphones
    
13. Conclusiones
    

Herramientas a aprender a usar: Python, Keras, Tensorflow, Tensorflow Extended, Tensorflow Serving, Tensorflow JS, Scikit learn, Pandas, Matplotlib, HTML.