Este es el repositorio del curso de LinkedIn Learning Domina Python: Tensorflow. El curso completo está disponible en LinkedIn Learning.
Consulta el archivo Readme en la rama main para obtener instrucciones e información actualizadas.
Domina las bases de la inteligencia artificial utilizando TensorFlow, una de las librerías más potentes en Python. Este curso, diseñado para desarrolladores, te guía desde los conceptos clave hasta la implementación práctica de modelos de aprendizaje automático. Aprende a construir, entrenar y evaluar modelos efectivos mientras exploras las funciones esenciales de TensorFlow. Descubre cómo usar esta herramienta para desarrollar soluciones innovadoras en el ámbito de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, ampliando tus conocimientos y habilidades en este campo en constante evolución.
Este repositorio tiene directorios para cada uno de los capítulos del curso.
Las directorios están estructuradas para corresponder a los vídeos del curso. La convención de nomenclatura del directorio es c# donde c corresponde a capítulo y # al número del capítulo, para los archivos la convención es c#v#, donde c corresponde a capítulo, v corresponde a video y # corresponde al número del capítulo y del video respectivamente. Por ejemplo, el directorio denominada c2_ corresponde al segundo capítulo y el archivo que se encuentra en este directorio iniciando con el nombre c2v03_ corresponde al tercer vídeo del segundo capítulo.
-
Para utilizar estos archivos de ejercicios, debes tener descargado lo siguiente:
- Python 3.11
- Editor de código como VS Code o PyCharm
- Conda o miniconda para el manejo de ambientes virtuales
-
Clona este repositorio en tu máquina local usando la Terminal (macOS) o CMD (Windows), o una herramienta GUI como SourceTree.
-
Crea un ambiente virtual de Python, puedes hacerlo con conda usando los comandos
conda install -n <reemplazar por nombre del ambiente> python=3.11 -
Instala las librerías con el comando
pip install -r requirements.txt -
Corre cada archivo con el comando
python <nombre_archivo>
Ana María Pinto
Echa un vistazo a mis otros cursos en LinkedIn Learning.