
TensorFlow es un marco de aprendizaje automático de código abierto desarrollado por Google, principalmente utilizado para construir, entrenar y desplegar modelos de aprendizaje profundo, soportando todo el flujo de desarrollo de IA, desde la investigación hasta la producción.
Las principales versiones se dividen en TensorFlow 1.x y 2.x. Se recomienda a principiantes y a nuevos proyectos usar TensorFlow 2.x (p. ej. v2.16.1), ya que por defecto activa el modo de ejecución eager, y la API es más simple y fácil de usar.
Soporta hardware CPU/GPU/TPU, y se puede ejecutar a través de TensorFlow.js en navegador o Node.js, desplegar mediante TensorFlow Lite en dispositivos móviles y de IoT, mientras también admite entornos en la nube y servidores locales.
Se recomienda tener conocimientos de Python y conceptos básicos de aprendizaje automático. Se puede comenzar con la guía de instalación y los tutoriales para principiantes en la página oficial, y practicar con el entorno gratuito de GPU de Google Colab.
TensorFlow Lite está optimizado para dispositivos móviles y embebidos, logrando modelos más ligeros; TensorFlow.js se utiliza para ejecutar modelos de ML directamente en el navegador o Node.js dentro de un entorno JavaScript.
TensorFlow es completamente de código abierto y gratuito. Google ofrece un plan oficial de certificación para desarrolladores de TensorFlow; mediante cursos y exámenes se puede obtener una certificación de habilidades.

FlutterFlow es una plataforma de desarrollo de bajo código visual diseñada para ayudar a los usuarios a crear y desplegar rápidamente aplicaciones multiplataforma de alta calidad mediante una interfaz de arrastrar y soltar. Soporta móvil, web y escritorio. Integra funciones de desarrollo asistido por IA, integración de datos en tiempo real y colaboración en equipo, ideal para flujos de trabajo desde prototipos hasta aplicaciones de producción.
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