Deep Learning aplicado: Despliegue de modelos TensorFlow 2.0

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Price: 199.99$

Bienvenido a este curso 100% prctico y aplicado en el que podrs aprender de forma intuitiva, guiada y paso-a-paso el despliegue de modelos Deep Learning para ambientes de Desarrollo y principalmente para Produccin en escenarios de alto desempeo usando la librera Tensor Flow 2.0 y la creacin de servicios REST. Estructura temtica: Por qu desplegar modelos Deep Learning?Despliegue en Desarrollo vs Produccin Servidores de despliegue en la Nube: Google Cloud Platform (GCP) y Cent OSDespliegue de modelos en la nube como Servicio Web REST desde cero (APIs)Gestor de contenedores Docker para despliegues en Produccin (Docker Swarm, Tensor Flow Serving) Implementacin de llamadas al Servicio Web desde cero Consideraciones tcnicas para el despliegue de modelos Deep Learning Dev Ops y Machine Learning / MLOps IAOps XXOps Interoperabilidad de modelos: ONNX. Despliegue Customizado vs Plataformas100% prctico: El curso prioriza el desarrollo de algoritmos en sesiones de laboratorio y actividades de programacin 100% hands-on con los que podrs reproducir cada una de las lneas de cdigo con explicaciones muy bien detalladas, sin descuidar los fundamentos tericos de cada uno de los conceptos descritos. Herramientas: Todas las herramientas necesarias para el curso se podrn configurar directamente en la nube de Google; por tanto, no ser necesario invertir tiempo en instalaciones de herramienta de forma local. El curso se desarrolla con las herramientas ms populares y de alta madurez del ecosistema de Python 3.0 como: Tensor Flow 2.0Tensor Flow Serving Flask Fast APIEl despliegue se realiza utilizando la nube de Google (Google Cloud Platform – GCP) en la que se configura paso a paso una mquina virtual (virtual machine) usando la distribucin Linux Cent OS como sistema operativo del servidor. Adems, se utilizan para el despliegue los siguientes frameworks, libreras y herramientas: Docker Docker Swarm Swagger Promethous y grafana (Monitoreo)