Curso de Machine Learning con Arduino e Tensorflow 2.0

Formación en liña

Curso de Machine Learning con Arduino e Tensorflow 2.0

Name: Curso de Machine Learning con Arduino e Tensorflow 2.0 en España
Brand: INESEM - INSTITUTO EUROPEO DE ESTUDIOS EMPRESARIALES
SKU: 316428-2101
Availability: InStock

icon-image--AbjlOSDZzVEJNY0s3S__icon_7yVPEV

125 horas

icon-image--AcnI1bkFZTjZZaTE3U__icon_xJgfxr

icon-image--AWUI0N2tWMzVrNzMzT__icon_DgE8xz

español

Con esta formación poderás dominar o descifrado de patróns, construír redes neuronais artificiais ou establecer correlacións baseadas no dominio desta plataforma. Configura e programa a placa Arduino con Python paso a paso para rematar de executar o script. Aproveita a flexibilidade da arquitectura TensorFlow para implementar procesadores en dispositivos móbiles ou servidores nunha única API. No INESEM apostamos polas áreas máis innovadoras e polo uso da tecnoloxía que está a facer funcionar os procesos e as traxectorias dos profesionais máis ambiciosos. Únete a nós e logra os teus desexos profesionais da man dos profesionais máis cualificados e comprometidos co esforzo do estudante.

Instituciones educativas

360€

Solicita información

Estou interesado Estou interesado

Estou interesado

Detalles a ter en conta

icon-image--AUzhDQ3dCN3hXZ1RaS__icon_p9pcRc

Soporte multilingüe

icon-image--AQVZldVUybkd2c2xSS__icon_ptJqNh

Certificado dixital incluído

icon-image--AV0haRDQrMjBZRURoV__icon_zyt3R8

Asistente Phia

Obxectivos

- Grava as instrucións desexadas a través da linguaxe de programación compatible con Arduino. - Programe os pins de entrada e saída en C++ desde o núcleo ou a API de Arduino. - Analizar as entradas e o uso de saídas analóxicas con Python para comprender a súa xestión. - Adquirir coñecementos sólidos sobre Machine Learning para analizar e crear modelos analíticos. - Use TensorFlow para detectar intervalos de tempo periódicos e prever comportamentos. - Xerar conxuntos de datos a partir da extracción e detección de parámetros en Arduino. - Crea aplicacións e redes neuronais artificiais paso a paso a través de TensorFlow.

Contido

Oportunidades de carreira

Con esta formación estarás cualificado para cubrir postos que actualmente están moi demandados como analista de datos, científico de datos, desenvolvedor Python, enxeñeiro de datos, analítica de datos ou consultor. As súas innumerables aplicacións en ámbitos como finanzas, saúde, marketing ou ciberseguridade garanten unha proxección profesional ilimitada que che permite acadar os teus retos profesionais máis ambiciosos.

Para que te prepara

Despois de completar esta acción formativa, poderás coñecer o sistema de aprendizaxe automática máis popular para crear redes neuronais artificiais. Realizarás un percorrido formativo que che permitirá programar pins de entrada e saída con Arduino, entre outras tarefas, para converterte nun perfil profesional especializado na construción de modelos analíticos e as súas innumerables aplicacións.

Os profesionais interesados neste curso proceden de áreas vinculadas á enxeñería, ás matemáticas, á tecnoloxía ou á ciencia. Tamén se dedica a perfís profesionais interesados en reciclar os seus coñecementos e incorporarse a un mundo en constante evolución que require unha formación constante.

A nosa formación é 100% en liña, o que permite aos estudantes autorregular o seu estudo e adaptalo ás súas propias necesidades. Apostamos por un ensino personalizado e autónomo, cun enfoque baseado no pensamento crítico e no constructivismo.

Contamos cun equipo docente altamente especializado que te acompañará durante todo o proceso de ensino-aprendizaxe. Isto permitirache personalizar aínda máis o teu adestramento, xa que nos adaptamos ao teu ritmo e necesidades.

Terás acceso á nosa plataforma de aprendizaxe, MyLXP, desde calquera dispositivo e a calquera hora do día, o que che permitirá decidir como e cando estudar. Todo isto é posible grazas á nosa metodoloxía Educa LXP (Learning Experience Platform), unha contorna pensada para impulsar o teu progreso educativo, fomentar a innovación e ofrecer unha experiencia de aprendizaxe personalizada e adaptada a cada necesidade.