2 de mayo de 2021 1

La base de Python se estableció a finales de la década de 1980, pero el código no se publicó hasta 1991. El objetivo principal aquí era automatizar tareas repetitivas, hacer prototipos de aplicaciones rápidamente e implementarlas en otros lenguajes.

Es un lenguaje de programación relativamente simple de aprender y utilizar porque el código es limpio y fácil de comprender. Por tanto, no es de extrañar que la mayoría de los programadores estén familiarizados con él.

El código limpio, junto con una extensa documentación, también facilita la creación y personalización de activos web. Como se mencionó anteriormente, Python también es muy versátil y admite múltiples sistemas y plataformas. Por lo tanto, se puede aprovechar fácilmente para una variedad de propósitos, desde modelos científicos hasta juegos avanzados.

Desde sus inicios como lenguaje de utilidad, Python ha crecido hasta convertirse en una fuerza importante en inteligencia artificial (IA), aprendizaje automático (ML) y big data y análisis.

Sin embargo, mientras que otros lenguajes de programación como R y SQL también son altamente eficientes para usar en el campo de la ciencia de datos, Python se ha convertido en el lenguaje de referencia para los científicos de datos.

Ciencia de datos: introducción al aprendizaje profundo con Python en 2021

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¿Para quién es este curso?

  • Principiantes en Python
  • Principiantes en aprendizaje profundo
  • Principiantes en aprendizaje automático

Requisitos

  • Se requiere cierta experiencia previa en codificación con Python.

Lo que aprenderás

  • Comprender la intuición detrás de las redes neuronales artificiales.
  • Construye redes neuronales artificiales con Tensorflow
  • Clasifique imágenes y datos mediante el aprendizaje profundo
  • Aplicar redes neuronales convolucionales en la práctica

Este curso se encuentra disponible de manera gratuita sin necesidad de ningún cupón, a través de la opción “GRATIS”.

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