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Domina tu camino

Para convertirse en un experto en aprendizaje automático, primero necesita una base sólida en cuatro áreas de aprendizaje : codificación, matemáticas, teoría de ML y cómo crear su propio proyecto de ML de principio a fin.

Comience con los planes de estudio seleccionados de TensorFlow para mejorar estas cuatro habilidades, o elija su propio camino de aprendizaje explorando nuestra biblioteca de recursos a continuación.

Las cuatro áreas de la educación en aprendizaje automático

Al comenzar su camino educativo, es importante comprender primero cómo aprender ML. Hemos dividido el proceso de aprendizaje en cuatro áreas de conocimiento, y cada área proporciona una pieza fundamental del rompecabezas del aprendizaje automático. Para ayudarlo en su camino, hemos identificado libros, videos y cursos en línea que mejorarán sus habilidades y lo prepararán para usar ML en sus proyectos. Comience con nuestros planes de estudio guiados diseñados para aumentar sus conocimientos o elija su propio camino explorando nuestra biblioteca de recursos.

Habilidades de codificación: la creación de modelos de ML implica mucho más que simplemente conocer los conceptos de ML: requiere codificación para realizar la gestión de datos, el ajuste de parámetros y el análisis de los resultados necesarios para probar y optimizar su modelo.
Matemáticas y estadísticas: ML es una disciplina con mucha matemática, por lo que si planea modificar modelos de ML o crear otros nuevos desde cero, la familiaridad con los conceptos matemáticos subyacentes es crucial para el proceso.
Teoría de ML: conocer los conceptos básicos de la teoría de ML le brindará una base sobre la cual construir y lo ayudará a solucionar problemas cuando algo sale mal.
Cree sus propios proyectos: adquirir experiencia práctica con ML es la mejor manera de poner a prueba sus conocimientos, así que no tema sumergirse temprano con una simple colaboración o tutorial para practicar un poco.

Para principiantes

Conceptos básicos del aprendizaje automático con TensorFlow

Aprenda los conceptos básicos de ML con esta colección de libros y cursos en línea. Se le presentará el aprendizaje automático y se le guiará a través del aprendizaje profundo utilizando TensorFlow 2.0. Luego tendrás la oportunidad de practicar lo aprendido con tutoriales para principiantes.

Para nivel intermedio y expertos

Aprendizaje automático teórico y avanzado con TensorFlow

Una vez que comprenda los conceptos básicos del aprendizaje automático, lleve sus habilidades al siguiente nivel sumergiéndose en la comprensión teórica de las redes neuronales, el aprendizaje profundo y mejorando su conocimiento de los conceptos matemáticos subyacentes.

Para principiantes

TensorFlow para el desarrollo de JavaScript

Aprenda los conceptos básicos del desarrollo de modelos de aprendizaje automático en JavaScript y cómo implementarlos directamente en el navegador. Obtendrá una introducción de alto nivel sobre el aprendizaje profundo y sobre cómo comenzar con TensorFlow.js a través de ejercicios prácticos.