El campo de la inteligencia artificial se está expandiendo rápidamente. TensorFlow es una biblioteca de aprendizaje automático de código abierto desarrollada por Google, que se utiliza para crear modelos de aprendizaje automático y procesamiento de datos.
Si estás interesado en seguir una carrera en el campo de la inteligencia artificial, obtener una certificación de TensorFlow puede ser una excelente manera de mejorar tus habilidades y hacer destacar tu currículum.
En este artículo, hablaremos sobre las mejores certificaciones de TensorFlow que puedes obtener para impulsar tu carrera. ¿Cuáles son las mejores opciones? ¿Qué requisitos se necesitan para obtener estas certificaciones?
Aquí hay seis certificaciones TensorFlow que pueden ayudarte a mejorar sus habilidades y conocimientos:
1. Certificado profesional DeepLearning.AI TensorFlow Developer
Esta certificación es parte de la Especialización en Aprendizaje Automático en TensorFlow y te enseñará las mejores prácticas para usar TensorFlow en la construcción de algoritmos de inteligencia artificial.
El programa de la certificación consta de cuatro cursos en total, cada uno de los cuales te brindará conocimientos avanzados para que puedas aplicar los principios de aprendizaje automático y aprendizaje profundo a problemas del mundo real. A continuación, te presentamos una lista del programa completo de la certificación:
- Introducción a TensorFlow para Inteligencia Artificial, Aprendizaje Automático y Aprendizaje Profundo
- Redes Neuronales Convolucionales en TensorFlow
- Procesamiento de Lenguaje Natural en TensorFlow
- Secuencias, Series de Tiempo y Predicción
Cada curso de la certificación tiene una duración estimada de entre 4 y 6 semanas, y todos están diseñados para que puedas seguirlos a tu propio ritmo. Además, para obtener el certificado profesional en TensorFlow, deberás completar y aprobar todos los cursos en el programa.
En resumen, si eres un desarrollador de software que busca ampliar sus habilidades en el campo de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, la certificación en TensorFlow es una excelente opción para ti.
2. TensorFlow para Inteligencia Artificial, Aprendizaje Automático y Aprendizaje Profundo
Este programa de certificación está diseñado para desarrolladores de software que ya tienen cierta experiencia en codificación. Los cursos cubren los principios fundamentales del aprendizaje automático y el aprendizaje profundo utilizando TensorFlow, y aprenderás a construir una red neuronal básica para aplicaciones de visión por ordenador. También aprenderá las mejores prácticas para TensorFlow y cómo entrenar modelos para comprender, analizar y responder al habla humana.
El curso está estructurado en cuatro semanas, cada una con un enfoque específico. En la primera semana, obtendrás una introducción suave a lo que es el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo, y cómo ofrecen un nuevo paradigma de programación. A partir de allí, en las semanas siguientes, profundizarás en temas más avanzados, como la visión por computadora y las redes neuronales convolucionales.
En total, el programa consta de 26 videos, 27 lecturas, 14 cuestionarios y 4 ejercicios prácticos. A continuación, se detallan los temas que se abordarán en cada semana:
Semana 1 (3 horas): "Un nuevo paradigma de programación"
- Introducción al aprendizaje automático y el aprendizaje profundo.
- Herramientas de programación para el aprendizaje automático.
- Trabajar con TensorFlow y Python.
Semana 2 (5 horas): "Introducción a la visión por computadora"
- Resolución de problemas de visión por computadora con pocas líneas de código.
- Aprendizaje automático supervisado y no supervisado.
- Aprendizaje profundo.
Semana 3 (5 horas): "Mejorando la visión con redes neuronales convolucionales"
- Convoluciones y agrupaciones.
- Implementación de capas convolucionales y de agrupación.
- Mejora de clasificadores.
Semana 4 (5 horas): "Usando imágenes del mundo real"
- Entrenamiento de una red neuronal con ImageDataGenerator.
- Soluciones en el mundo real.
- Diseño de redes neuronales.
A día de hoy, la calificación del contenido del curso es del 96% con 41.845 calificaciones. El curso está diseñado para aquellos que tienen habilidades de programación muy básicas, y pueden ir aprendiendo a medida que avanzan en el programa.
3. Aprendizaje profundo con TensorFlow
Este es un Programa Especializado que consta de tres cursos de TensorFlow 2, un framework ampliamente utilizado para el aprendizaje profundo. Los cursos están diseñados para usuarios nuevos en TensorFlow, así como para usuarios con experiencia previa en TensorFlow 1.x. Los cursos están diseñados para profundizar en el conocimiento y las habilidades de TensorFlow, permitiendo a los usuarios desarrollar modelos personalizados y flujos de trabajo para cualquier aplicación. Cada curso contiene prácticas y proyectos para consolidar el aprendizaje. Los cursos son:
-
Getting Started with TensorFlow 2: un curso para aprender una completa implementación de flujo de trabajo de desarrollo de modelos de aprendizaje profundo con TensorFlow, incluyendo el uso de la API secuencial, validación de modelos, implementación de callbacks y regularización, así como guardar y cargar modelos.
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Customising Your Models with TensorFlow 2: este curso profundiza en las habilidades de TensorFlow para permitir a los usuarios desarrollar modelos personalizados de aprendizaje profundo y flujos de trabajo para cualquier aplicación utilizando API de TensorFlow de nivel inferior.
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Probabilistic Deep Learning with TensorFlow 2: este curso se centra en el enfoque probabilístico del aprendizaje profundo, que cuantifica el ruido y la incertidumbre en los conjuntos de datos del mundo real. Los estudiantes aprenderán cómo desarrollar modelos probabilísticos utilizando TensorFlow Probability, que combina modelos probabilísticos con aprendizaje profundo.
Cada curso requiere una comprensión sólida de la programación en Python, conceptos generales de aprendizaje automático y una comprensión de los conceptos de aprendizaje profundo, así como conocimientos adicionales específicos para cada curso.
4. Especialización en Datos e Implementación de TensorFlow (Coursera)
Este programa de especialización es ideal para aquellos que quieren aprender a utilizar los datos de manera efectiva al entrenar modelos. Aprenderás a ejecutar modelos de aprendizaje automático en navegadores y aplicaciones móviles, así como otros conceptos avanzados. El programa consta de cuatro cursos y adquirirás conocimientos sobre aprendizaje automático, TensorFlow, implementación avanzada, detección de objetos y JavaScript. El programa de certificación tiene una duración de un mes.
Aquí te presento una lista resumida con los datos más importantes de los cuatro cursos de la especialización de TensorFlow:
Curso 1: Modelos basados en el navegador con TensorFlow.js
- Aprenderás a entrenar y ejecutar modelos de aprendizaje automático en cualquier navegador utilizando TensorFlow.js.
- Construirás un proyecto de visión por computadora que reconoce y clasifica objetos de una cámara web.
Curso 2: Modelos basados en dispositivos con TensorFlow Lite
- Aprenderás a ejecutar modelos de aprendizaje automático en aplicaciones móviles.
- Prepararás modelos para dispositivos de menor potencia y batería, y los ejecutarás en plataformas Android e iOS.
- Explorarás cómo implementar modelos en sistemas integrados usando TensorFlow en Raspberry Pi y microcontroladores.
Curso 3: Pipelines de datos con TensorFlow Data Services
- Aprenderás a realizar tareas de ETL simplificadas utilizando TensorFlow Data Services.
- Cargarás diferentes conjuntos de datos y vectores de características personalizados utilizando TensorFlow Hub y TensorFlow Data Services APIs.
- Crearás y utilizarás tuberías preconstruidas para generar tuberías de E/S altamente reproducibles para cualquier conjunto de datos.
- Optimizarás tuberías de datos que se convierten en un cuello de botella en el proceso de entrenamiento.
- Publicarás tus propios conjuntos de datos en la biblioteca TensorFlow Hub y compartirás datos estandarizados con investigadores y desarrolladores de todo el mundo.
Curso 4: Escenarios avanzados de implementación con TensorFlow
- Explorarás cuatro escenarios diferentes que encontrarás al implementar modelos.
- Te introducirás a TensorFlow Serving, una tecnología que te permite hacer inferencias en la web.
- Usarás TensorFlow Hub, un repositorio de modelos que puedes usar para el aprendizaje por transferencia.
- Usarás TensorBoard para evaluar y comprender cómo funcionan tus modelos, y compartirás tus metadatos de modelo con otros.
- Explorarás el aprendizaje federado y cómo puedes volver a entrenar modelos implementados con datos de usuario mientras se mantiene la privacidad de los datos.
Recuerda que esta especialización se basa en la especialización TensorFlow in Practice, por lo que se recomienda realizar esa especialización primero. Además, para desarrollar una comprensión más profunda y sólida de cómo funcionan las redes neuronales, se recomienda hacer la especialización de Deep Learning.
5. Certificación de Aprendizaje Profundo con TensorFlow 2.0
Este programa enseña las técnicas fundamentales del aprendizaje automático con TensorFlow. Aprenderás a manipular datos y a utilizar algoritmos supervisados, y adquirirás experiencia práctica con cada algoritmo de TensorFlow. El programa de certificación tiene una duración de cinco semanas, con un total de 30 horas.
Aquí tienes una lista resumida de los datos más importantes del programa:
- Programa: Curso de TensorFlow en Coursera
- Calificación del contenido: 96% (3245 calificaciones)
- Semanas: 4
- Duración: 24 horas en total
- Nivel: Intermedio
- Idioma: Inglés
Semana 1: Introducción a TensorFlow
- 14 videos (total de 59 minutos)
- 8 lecturas
- Duración: 3 horas
Semana 2: La API de modelo secuencial
- 13 videos (total de 59 minutos)
- 2 ejercicios de práctica
- Duración: 7 horas
Semana 3: Validación, regularización y callbacks
- 11 videos (total de 60 minutos)
- 1 ejercicio de práctica
- Duración: 7 horas
Semana 4: Guardando y cargando modelos
- 12 videos (total de 74 minutos)
- Duración: 7 horas
En el curso aprenderás a utilizar TensorFlow, una de las bibliotecas más populares para el aprendizaje profundo. Aprenderás a utilizar la API de modelo secuencial para construir, entrenar, evaluar y predecir modelos de aprendizaje profundo, aplicar técnicas de validación y regularización a tus modelos y guardar y cargar modelos. Además, tendrás la oportunidad de poner en práctica todo lo aprendido a través de ejercicios y proyectos en cada semana del curso.
6. Aprendizaje automático con TensorFlow en Google Cloud Platform
Este programa de certificación fue desarrollado por Google Cloud y es perfecto para científicos de datos de aprendizaje automático principiantes. El plan de estudios está estructurado y especializado, con cinco cursos que cubren los fundamentos del aprendizaje automático y TensorFlow. Adquirirás experiencia práctica en la creación, el entrenamiento y el despliegue de modelos de aprendizaje automático. El programa de certificación tiene una duración de un mes, con un compromiso de 14 horas semanales.
Aquí te presento los datos más importantes del Programa Especializado en Tensor Flow, el cual cuenta con 4 cursos:
Curso de Implementación de Sistemas de Aprendizaje Automático para Producción:
Este curso aborda los diferentes tipos de sistemas de aprendizaje automático para producción, incluyendo entrenamiento estático, dinámico y continuo, inferencia estática y dinámica, y procesamiento por lotes y en línea. También se analizan los diferentes niveles de abstracción de TensorFlow, las diversas opciones para hacer entrenamiento distribuido, y cómo escribir modelos de entrenamiento distribuido con estimadores personalizados. Este es el segundo curso de la serie de Aprendizaje Automático Avanzado en Google Cloud.
Curso de Fundamentos de Visión por Computadora con Google Cloud:
En él, se describen diferentes casos de uso de visión por computadora y se destacan diversas estrategias de aprendizaje automático para resolver estos casos de uso, desde experimentar con modelos de aprendizaje automático preconstruidos hasta construir clasificadores de imagen personalizados utilizando modelos de red neuronal convolucional (CNN) o modelos de red neuronal profunda (DNN). Además, el curso muestra cómo mejorar la precisión de un modelo con técnicas como la extracción de características y la optimización de hiperparámetros, al tiempo que se evita el sobreajuste de los datos. Los estudiantes tendrán la oportunidad de practicar construyendo y optimizando sus propios modelos de clasificación de imagen en diferentes conjuntos de datos públicos.
Curso de Procesamiento del Lenguaje Natural con Google Cloud:
Este curso es una introducción a los modelos de secuencia y sus aplicaciones, incluyendo una descripción general de las arquitecturas de modelos de secuencia y cómo manejar entradas de longitud variable. Los estudiantes aprenderán a predecir valores futuros de una serie temporal, clasificar texto libre, abordar problemas de series temporales y texto con redes neuronales recurrentes (RNN) y seleccionar entre modelos más simples y RNN/LSTM, además de entrenar y reutilizar embeddings de palabras en problemas de texto. También tendrán la oportunidad de practicar construyendo y optimizando sus propios modelos de clasificación de texto y secuencia en diferentes conjuntos de datos públicos.
Curso de Sistemas de Recomendación con Google Cloud:
Este curso aplica los conocimientos adquiridos en modelos de clasificación y embeddings para construir un pipeline de aprendizaje automático que funcione como motor de recomendaciones. Este es el quinto y último curso de la serie de Aprendizaje Automático Avanzado en Google Cloud.
Los Diferentes Tipos de Certificaciones de TensorFlow:
Certificación TensorFlow Developer (TFD):
La certificación TFD es una de las certificaciones más populares para los desarrolladores que trabajan en el campo del aprendizaje automático y la inteligencia artificial. Para obtener esta certificación, debes demostrar que tienes conocimientos sólidos sobre TensorFlow y puedes utilizarlo para crear modelos de aprendizaje automático.
Certificación TensorFlow para Ingenieros (TFE):
Esta certificación es ideal para aquellos que quieren demostrar su experiencia en la creación de sistemas de aprendizaje automático utilizando TensorFlow. Para obtener esta certificación, debes demostrar que tienes habilidades avanzadas en la creación y despliegue de modelos de aprendizaje automático.
Certificación TensorFlow para Modelos Avanzados (TFAM):
La certificación TFAM está diseñada para aquellos que desean demostrar su experiencia en la creación de modelos de aprendizaje automático avanzados utilizando TensorFlow. Para obtener esta certificación, debes demostrar habilidades avanzadas en la creación y despliegue de modelos de aprendizaje profundo utilizando TensorFlow.
Certificación TensorFlow para Arquitectos de Soluciones (TFSA):
La certificación TFSA es para aquellos que desean demostrar habilidades avanzadas en la creación de arquitecturas de soluciones utilizando TensorFlow. Para obtener esta certificación, debes demostrar que puedes diseñar e implementar soluciones de aprendizaje automático a gran escala utilizando TensorFlow.
Requisitos para las Certificaciones de TensorFlow:
Para obtener cualquiera de estas certificaciones, debes tener un buen conocimiento de Python y conocimientos básicos de programación. Además, es importante tener experiencia en el uso de TensorFlow para crear modelos de aprendizaje automático.
Si bien los requisitos específicos varían según la certificación, es probable que debas tomar un examen para demostrar tus habilidades en TensorFlow. El examen puede ser en línea o en persona y puede durar varias horas.
Hay varias certificaciones de TensorFlow disponibles, cada una diseñada para demostrar habilidades y conocimientos específicos.
Asegúrate de revisar los requisitos específicos para cada certificación antes de comenzar a prepararte para el examen. ¡Buena suerte en tu búsqueda de certificación de TensorFlow!
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Preguntas frecuentes:
Si, es importante tener experiencia previa en inteligencia artificial y conocimientos básicos de programación.
El tiempo que tarda en obtener una certificación de TensorFlow varía según la certificación y tu nivel de experiencia en el tema. En general, puedes esperar pasar entre 1 y 6 meses preparándote para el examen y para obtener la certificación.
Hay muchos recursos disponibles en línea para prepararse para el examen de certificación de TensorFlow, incluyendo cursos en línea, tutoriales, libros y guías de estudio. También es útil practicar la creación de modelos de aprendizaje automático utilizando TensorFlow.
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