Unidad 3

Frameworks en IA

Descripción de la unidad

Conoce, en el siguiente recurso, qué vas a aprender, cómo lo vas a aprender y qué necesitarás para lograrlo en el desarrollo de la Unidad 3.

Descripción Lección 1

Para descubrir el objetivo, la estructura y algunas recomendaciones para desarrollar la Lección 1, explora el siguiente recurso. 

Introducción a
los Framework

Keras

Keras es una biblioteca de aprendizaje profundo de alto nivel escrita en Python que facilita la creación y el entrenamiento de modelos de redes neuronales de forma rápida y sencilla. Conozcamos por qué es importante en el campo de la inteligencia artificial.

Ejemplo de red neuronal aplicada en clasificación

TensorFlow

TensorFlow es una biblioteca de software de código abierto desarrollada por Google que se utiliza principalmente para construir y entrenar modelos de aprendizaje automático y redes neuronales. Conozcamos por qué es importante en el campo de la inteligencia artificial.

Redes neuronales completamente conectadas aplicadas en MNIST: reconocimiento de dígitos manuscritos

Descripción Lección 2

Para descubrir el objetivo, la estructura y algunas recomendaciones para desarrollar la Lección 2, lee el siguiente documento.

NLTK (Natural Language Toolkit)

NLTK (Natural Language Toolkit) es una biblioteca de Python diseñada para facilitar el procesamiento del lenguaje natural. Además, proporciona herramientas y recursos para trabajar con texto en Python, lo que la convierte en una herramienta fundamental en el campo de la inteligencia artificial. Conozcamos su funcionamiento.

Descripción Lección 3

Para descubrir el objetivo, la estructura y algunas recomendaciones para desarrollar la Lección 3, explora el siguiente recurso. 

OpenCV

OpenCV, que significa Open Source Computer Vision Library, es una biblioteca de visión por computadora de código abierto y gratuita que proporciona un amplio conjunto de herramientas y algoritmos para el procesamiento de imágenes y la visión artificial. Veamos sus aspectos más importantes.

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