Curso de TensorFlow

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Con este curso gratuito de 19 lecciones en vídeo aprenderás sobre los conceptos más importantes de TensorFlow

TensorFlow es el sistema de aprendizaje automático de segunda generación de Google Brain, liberado como software de código abierto en 9 de noviembre de 2015. Mientras la implementación de referencia se ejecuta en dispositivos aislados, TensorFlow puede correr en múltiple CPUs y GPUs (con extensiones opcionales de CUDA para informática de propósito general en unidades de procesamiento gráfico).8​ TensorFlow está disponible para Windows, Linux, macOS, y plataformas móviles que incluyen Android e iOS.

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Descripción

Con este curso gratuito de 19 lecciones en vídeo aprenderás sobre los conceptos más importantes de TensorFlow

TensorFlow es el sistema de aprendizaje automático de segunda generación de Google Brain, liberado como software de código abierto en 9 de noviembre de 2015. Mientras la implementación de referencia se ejecuta en dispositivos aislados, TensorFlow puede correr en múltiple CPUs y GPUs (con extensiones opcionales de CUDA para informática de propósito general en unidades de procesamiento gráfico).8​ TensorFlow está disponible para Windows, Linux, macOS, y plataformas móviles que incluyen Android e iOS.

El nombre TensorFlow deriva de las operaciones que tales redes neuronales realizan sobre arrays multidimensionales de datos. Estos arrays multidimensionales son referidos como “tensores”. En una primera versión los computos de TensorFlow se expresaban como stateful dataflow graphs , sin embargo, con la evolución de la biblioteca la forma de codificar estas redes se ha vuelto más imperativa.9​ En junio de 2016, Jeff Dean de Google declaró que 1,500 repositorios en GitHub mencionaron TensorFlow, de los cuales solo 5 eran de Google.10​

En el TensorFlow Dev Summit del 6 de marzo de 2019 se anunció la versión alfa de TensorFlow 2.0.11​ TensorFlow 2.012​ se centra en la simplicidad y la facilidad de uso, con actualizaciones importantes como (1) el modelo de ejecución (modo eager), consolidar el uso de una API intuitivas de alto nivel (basada en Keras) y el despliegue flexible de modelos en cualquier plataforma.

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