¿Cuándo debo aprender tensorflow?

Depende de lo que estés planeando. ¿Planea investigar en el aprendizaje automático cuando va a la escuela de posgrado o está tratando de conseguir un trabajo en el dominio del aprendizaje automático? Muchas empresas requieren que conozca un paquete de aprendizaje automático (TensorFlow, Keras, Theano, etc.). Muchas veces se menciona como un requisito adicional y, a su nivel, nadie esperaría que usted lo supiera todo, pero ciertamente ayudaría a resaltar su perfil. Si está planeando una investigación cuando comience su escuela de posgrado en ese caso, aprender TensorFlow ahora y jugar con modelos sería una buena manera de obtener un conocimiento práctico de los modelos de capacitación. Incluso he conocido personas que prefieren escribir su propio código en lugar de usar las bibliotecas disponibles. Entonces, todo depende de lo que quieras hacer una vez que termines tu licenciatura.

No hay un tiempo predefinido como tal. ¡Lo que importa es tu interés o motivación! Si está analizando todos los temas mencionados en su pregunta, puede intentarlo con seguridad. Una cosa que recomendaría es intentar implementar cierto algoritmo usted mismo. Comencé con SVM e hice todo tipo de estudio posible sobre aprendizaje automático basado en mi código. Resultó ser el mejor aprendizaje que hice en el aprendizaje automático. El curso de Andrew Ng por el que estás pasando es una joya que establecerá todos los tonos para que obtengas la base correcta.

El tutorial de Tensorflow en google también es genial.

¡¡Buena suerte!! Que te diviertas.

¿Por qué no ahora?

Si ha terminado con la parte de redes neuronales de la clase de Andrew Ng, entonces ya tiene la mayor parte de los conocimientos matemáticos.

Puedes intentarlo y ver lo que entiendes. No hay nada que perder. Habrá algunos conceptos que se te pasarán por la cabeza, pero aún puedes intentar construir algo.

Luego, cuando encuentre la teoría en sus clases, estará mucho más familiarizado con ella.

La verdad es que no tienes que aprender Tensorflow en absoluto. Pero todavía recomendaría encarecidamente que lo haga y también recoja algo de Python en el camino. Aunque R es bastante bueno y el estudio R es una buena herramienta, puede obtener más de Python y Jupyter a largo plazo.

Tan pronto como los marcos de nivel superior como Keras ya no son suficientes. Si REALMENTE desea comprender el aprendizaje profundo, también puede comenzar directamente con tensorflow o theano.