Aprendizaje automático práctico con TensorFlow, Keras y detección de poses

El aprendizaje automático ya no se limita a los servidores back-end y a los entornos complejos de la nube: con los marcos modernos, puede crear y ejecutar modelos inteligentes directamente en el explorador para detectar movimientos, reconocer patrones y crear experiencias de usuario interactivas. Este curso basado en texto lo guiará desde los conceptos básicos de la teoría del aprendizaje automático hasta la implementación de modelos en tiempo real.Aprenderá cómo estructurar datos, entrenar redes neuronales e implementar modelos previamente entrenados como PoseNet para la estimación de poses humanas. Lo que aprenderás: - Comprender los conceptos fundamentales de aprendizaje automático y las arquitecturas de redes neuronales. - Construir y entrenar modelos personalizados utilizando la API de alto nivel de Keras. - Preparar y preprocesar datos de manera eficiente para la capacitación. - Implementar el aprendizaje por transferencia para adaptar los modelos existentes a nuevas tareas. - Implemente modelos en el navegador web utilizando TensorFlow.js. - Configurar la estimación de poses en tiempo real y el seguimiento de movimiento con PoseNet. El curso comienza con la terminología esencial y los conceptos matemáticos básicos antes de pasar a los recorridos prácticos de código.Progresará desde el entrenamiento de clasificadores simples en Python hasta la ejecución de modelos de detección interactivos en tiempo real directamente en entornos basados en navegadores. Diseñado para principiantes, este curso solo requiere familiaridad básica con la programación, sin necesidad de experiencia previa en aprendizaje automático.Comience a leer hoy mismo para desbloquear el potencial del aprendizaje de máquinas basado en la web.