Cursos de Aprendizaje Automático en Quito

Esta formación en vivo, impartida por un instructor, en Quito (en línea o presencial), está dirigida a profesionales de nivel principiante que desean comprender el concepto de los modelos preentrenados y aprender a aplicarlos para resolver problemas del mundo real sin tener que construir modelos desde cero.

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Comprender el concepto y las ventajas de los modelos preentrenados.
• Explorar diversas arquitecturas de modelos preentrenados y sus casos de uso.
• Afinar (fine-tune) un modelo preentrenado para tareas específicas.
• Implementar modelos preentrenados en proyectos simples de aprendizaje automático.

Esta capacitación en vivo con instructor en Quito (en línea o presencial) está dirigida a participantes con diversos niveles de experiencia que desean aprovechar la plataforma AutoML de Google para crear chatbots personalizados para distintas aplicaciones.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Comprender los fundamentos del desarrollo de chatbots.
• Navegar por Google Cloud Platform y acceder a AutoML.
• Preparar datos para entrenar modelos de chatbot.
• Entrenar y evaluar modelos de chatbot personalizados utilizando AutoML.
• Desplegar e integrar chatbots en diversas plataformas y canales.
• Monitorear y optimizar el rendimiento del chatbot a lo largo del tiempo.

Esta formación práctica impartida por un instructor en Quito (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores de IA de nivel intermedio, ingenieros de aprendizaje automático y arquitectos de sistemas que desean optimizar sus modelos de IA para su implementación en el borde.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los desafíos y requisitos para implementar modelos de IA en dispositivos perimetrales.
• Aplicar técnicas de compresión de modelos para reducir el tamaño y la complejidad de los modelos de IA.
• Utilizar métodos de cuantización para mejorar la eficiencia del modelo en hardware periférico.
• Implementar la poda y otras técnicas de optimización para mejorar el rendimiento del modelo.
• Desplegar modelos de IA optimizados en diversos dispositivos perimetrales.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en <ubicación> (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores de nivel intermedio, científicos de datos y entusiastas de la tecnología que desean adquirir habilidades prácticas para desplegar modelos de IA en dispositivos de borde para diversas aplicaciones.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los principios de la IA en el borde y sus beneficios.
• Configurar y preparar el entorno de computación en el borde.
• Desarrollar, entrenar y optimizar modelos de IA para su despliegue en el borde.
• Implementar soluciones prácticas de IA en dispositivos de borde.
• Evaluar y mejorar el rendimiento de los modelos desplegados en el borde.
• Abordar consideraciones éticas y de seguridad en aplicaciones de IA en el borde.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Quito (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de IA y científicos de datos de nivel avanzado con experiencia intermedia-a-avanzada que desean mejorar el rendimiento de los modelos DeepSeek, minimizar la latencia y desplegar soluciones de IA de manera eficiente mediante prácticas modernas de MLOps.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Optimizar los modelos DeepSeek en términos de eficiencia, precisión y escalabilidad.
• Implementar las mejores prácticas para MLOps y la gestión de versiones de modelos.
• Desplegar modelos DeepSeek en infraestructuras en la nube e on-premise.
• Monitorear, mantener y escalar soluciones de IA de manera efectiva.

MLOps en Kubernetes es un marco de trabajo para automatizar el entrenamiento, validación, empaquetado y despliegue de modelos de aprendizaje automático mediante pipelines contenedorizados y flujos de trabajo GitOps.

Esta formación en vivo impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel intermedio que desean construir pipelines de MLOps automatizados y escalables en Kubernetes.

Al completar esta formación, los participantes estarán capacitados para:

• Diseñar pipelines de CI/CD de extremo a extremo para aprendizaje automático.
• Implementar flujos de trabajo GitOps para el despliegue y la versión de modelos.
• Automatizar el entrenamiento, las pruebas y el empaquetado de modelos de ML.
• Integrar estrategias de monitoreo, alertas y retroceso (rollback).

Formato del Curso

• Presentaciones guiadas por el instructor y análisis técnicos profundos.
• Ejercicios prácticos que construyen flujos de trabajo CI/CD del mundo real.
• Práctica en laboratorio en vivo desplegando cargas de trabajo de ML en Kubernetes.

Opciones de Personalización del Curso

• Las organizaciones pueden solicitar contenido personalizado alineado con sus herramientas e infraestructura interna de MLOps.

Kubeflow es una plataforma de código abierto diseñada para optimizar la construcción, entrenamiento y despliegue de cargas de trabajo de aprendizaje automático (ML) en Kubernetes.

Esta formación práctica con instructor (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel principiante e intermedio que desean construir flujos de trabajo de ML confiables utilizando Kubeflow.

Al completar esta formación, los asistentes adquirirán las habilidades para:

• Navegar por el ecosistema de Kubeflow y sus componentes principales.
• Construir flujos de trabajo reproducibles con Kubeflow Pipelines.
• Ejecutar trabajos de entrenamiento escalables en Kubernetes.
• Servir modelos de aprendizaje automático de manera eficiente utilizando Kubeflow Serving.

Formato del Curso

• Presentaciones guiadas y discusiones colaborativas.
• Prácticas de laboratorio con componentes reales de Kubeflow.
• Ejercicios prácticos para construir flujos de trabajo de ML de extremo a extremo.

Opciones de Personalización del Curso

• Se pueden organizar versiones personalizadas de esta formación para alinearse con el conjunto tecnológico y los requisitos de proyectos de tu equipo.

TinyML es la práctica de desplegar modelos de aprendizaje automático optimizados en dispositivos edge con recursos limitados.

Esta formación en vivo impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a profesionales técnicos de nivel avanzado que deseen diseñar, optimizar y desplegar pipelines completos de TinyML.

Al finalizar esta formación, los participantes aprenderán cómo:

• Recopilar, preparar y gestionar conjuntos de datos para aplicaciones TinyML.
• Entrenar y optimizar modelos para microcontroladores de bajo consumo.
• Convertir modelos a formatos ligeros adecuados para dispositivos edge.
• Desplegar, probar y monitorear aplicaciones TinyML en entornos de hardware real.

Formato del curso

• Conferencias guiadas por el instructor y discusión técnica.
• Laboratorios prácticos y experimentación iterativa.
• Despliegue práctico en plataformas basadas en microcontroladores.

Opciones de personalización del curso

• Para personalizar la formación con toolchains específicos, placas de hardware o flujos de trabajo internos, contáctenos para organizarlo.

Esta formación en vivo dirigida por un instructor en Quito (en línea o presencial) está orientada a desarrolladores y científicos de datos de nivel intermedio, así como a profesionales de la IA que deseen aprovechar TensorFlow Lite para aplicaciones de IA de borde.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender los fundamentos de TensorFlow Lite y su papel en la IA de borde.
• Desarrollar y optimizar modelos de IA utilizando TensorFlow Lite.
• Implementar modelos de TensorFlow Lite en diversos dispositivos de borde.
• Utilizar herramientas y técnicas para la conversión y optimización de modelos.
• Implementar aplicaciones prácticas de IA de borde usando TensorFlow Lite.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Quito (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel avanzado que desean dominar las tecnologías subyacentes a los sistemas autónomos.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Diseñar e implementar modelos de IA para la toma de decisiones autónomas.
• Desarrollar algoritmos de control para la navegación autónoma y la evitación de obstáculos.
• Garantizar la seguridad y la fiabilidad en los sistemas autónomos impulsados por IA.
• Integrar sistemas autónomos con frameworks existentes de robótica e inteligencia artificial.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Quito (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel avanzado que desean profundizar su comprensión de la visión por computadora y explorar las capacidades de TensorFlow para desarrollar sofisticados modelos de visión utilizando Google Colab.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Construir y entrenar redes neuronales convolucionales (CNN) utilizando TensorFlow.
• Aprovechar Google Colab para el desarrollo escalable y eficiente de modelos en la nube.
• Implementar técnicas de preprocesamiento de imágenes para tareas de visión por computadora.
• Desplegar modelos de visión por computadora para aplicaciones del mundo real.
• Utilizar aprendizaje por transferencia para mejorar el rendimiento de los modelos CNN.
• Visualizar e interpretar los resultados de modelos de clasificación de imágenes.

TinyML es un enfoque para desplegar modelos de aprendizaje automático en dispositivos con bajo consumo energético y recursos limitados, que operan en el borde de la red.

Esta formación impartida por instructores (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel avanzado que deseen garantizar la seguridad de los flujos de trabajo TinyML e implementar técnicas de preservación de la privacidad en aplicaciones de IA en el borde.

Al finalizar este curso, los participantes podrán:

• Identificar los riesgos de seguridad específicos de la inferencia TinyML en dispositivos.
• Implementar mecanismos de preservación de la privacidad para despliegues de IA en el borde.
• Fortalecer los modelos y sistemas embebidos TinyML contra amenazas adversariales.
• Aplicar mejores prácticas para el manejo seguro de datos en entornos con recursos limitados.

Formato del curso

• Conferencias interactivas respaldadas por discusiones guiadas por expertos.
• Ejercicios prácticos que enfatizan escenarios de amenazas reales.
• Implementación práctica utilizando herramientas de seguridad embebida y TinyML.

Opciones de personalización del curso

• Las organizaciones pueden solicitar una versión adaptada de esta formación para alinearla con sus necesidades específicas de seguridad y cumplimiento normativo.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Quito (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel avanzado que desean ampliar sus conocimientos sobre modelos de aprendizaje automático, mejorar sus habilidades en el ajuste de hiperparámetros y aprender cómo desplegar modelos de manera efectiva usando Google Colab.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Implementar modelos avanzados de aprendizaje automático utilizando frameworks populares como Scikit-learn y TensorFlow.
• Optimizar el rendimiento del modelo mediante el ajuste de hiperparámetros.
• Desplegar modelos de aprendizaje automático en aplicaciones del mundo real usando Google Colab.
• Colaborar y gestionar proyectos de aprendizaje automático a gran escala en Google Colab.

Esta capacitación en vivo con instructor en Quito (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel intermedio que desean aplicar técnicas de IA para optimizar la gestión del rendimiento en la fabricación de semiconductores.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Analizar datos de producción para identificar factores que afectan las tasas de rendimiento.
• Implementar algoritmos de IA para mejorar los procesos de gestión del rendimiento.
• Optimizar los parámetros de producción para reducir defectos y mejorar los rendimientos.
• Integrar la gestión del rendimiento impulsada por IA en los flujos de trabajo existentes.

Esta formación presencial impartida por instructores en <ubicación> (en línea o in situ) está dirigida a profesionales intermedios del ámbito empresarial e IA que desean aplicar el aprendizaje automático en negocios, pronósticos y sistemas impulsados por inteligencia artificial, utilizando casos reales y herramientas basadas en Python.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender cómo el aprendizaje automático se integra en la inteligencia artificial y la estrategia empresarial.
• Aplicar técnicas de aprendizaje supervisado y no supervisado a problemas estructurados del ámbito empresarial.
• Preprocesar y transformar datos para su modelado.
• Utilizar redes neuronales para tareas de clasificación y predicción.
• Realizar pronósticos de ventas mediante métodos estadísticos y basados en aprendizaje automático.
• Implementar técnicas de agrupamiento (clustering) y minería de reglas de asociación para la segmentación de clientes y descubrimiento de patrones.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Quito (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel intermedio que desean aplicar técnicas de mantenimiento predictivo impulsadas por IA en la fabricación de semiconductores para mejorar la eficiencia de la producción y reducir los fallos inesperados de los equipos.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Implementar modelos de IA para predecir fallos de equipos en la fabricación de semiconductores.
• Analizar datos de mantenimiento para identificar patrones y tendencias que indiquen posibles problemas.
• Integrar el mantenimiento predictivo impulsado por IA en los flujos de trabajo de fabricación existentes.
• Reducir el tiempo de inactividad y los costos de mantenimiento mediante una gestión proactiva del equipo.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Quito (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel avanzado que desean aplicar técnicas de IA de vanguardia a la automatización del diseño de semiconductores, mejorando la eficiencia, precisión e innovación en el diseño y verificación de chips.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Aplicar técnicas avanzadas de IA para optimizar los procesos de diseño de semiconductores.
• Integrar modelos de aprendizaje automático en herramientas EDA para mejorar la verificación del diseño.
• Desarrollar soluciones impulsadas por IA para abordar desafíos complejos de diseño en la fabricación de chips.
• Utilizar redes neuronales para mejorar la precisión y velocidad de la automatización del diseño.

Esta capacitación en vivo impartida por un instructor en Quito (en línea o presencial) está dirigida a científicos de datos y desarrolladores de nivel intermedio que desean comprender y aplicar técnicas de aprendizaje profundo utilizando el entorno de Google Colab.

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Configurar y navegar por Google Colab para proyectos de aprendizaje profundo.
• Comprender los fundamentos de las redes neuronales.
• Implementar modelos de aprendizaje profundo utilizando TensorFlow.
• Entrenar y evaluar modelos de aprendizaje profundo.
• Utilizar las funciones avanzadas de TensorFlow para el aprendizaje profundo.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Quito (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel intermedio que desean comprender y aplicar técnicas de IA para optimizar los procesos de fabricación de semiconductores.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender las metodologías de IA para la optimización de procesos en la fabricación de chips.
• Implementar modelos de IA para mejorar el rendimiento y reducir defectos.
• Analizar datos de proceso para identificar los parámetros clave para la optimización.
• Aplicar técnicas de aprendizaje automático para ajustar finamente los procesos de fabricación de semiconductores.

Esta formación en vivo, impartida por un instructor en Quito (en línea o presencial), está dirigida a participantes con nivel intermedio que deseen automatizar y gestionar flujos de trabajo de aprendizaje automático, incluyendo el entrenamiento, validación y despliegue de modelos utilizando Apache Airflow.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Configurar Apache Airflow para la orquestación de flujos de trabajo de aprendizaje automático.
• Automatizar tareas de preprocesamiento de datos, entrenamiento y validación de modelos.
• Integrar Airflow con frameworks y herramientas de aprendizaje automático.
• Desplegar modelos de aprendizaje automático utilizando pipelines automatizados.
• Monitorear y optimizar flujos de trabajo de aprendizaje automático en producción.

Esta formación en vivo impartida por instructores en Quito (en línea o presencial) está dirigida a científicos de datos y desarrolladores de nivel intermedio que desean aplicar algoritmos de aprendizaje automático de manera eficiente utilizando el entorno de Google Colab.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Configurar y navegar por Google Colab para proyectos de aprendizaje automático.
• Comprender y aplicar diversos algoritmos de aprendizaje automático.
• Utilizar bibliotecas como Scikit-learn para analizar y predecir datos.
• Implementar modelos de aprendizaje supervisado y no supervisado.
• Optimizar y evaluar modelos de aprendizaje automático de forma efectiva.

TinyML es la práctica de implementar modelos de aprendizaje automático en hardware con recursos altamente limitados.

Esta formación en vivo impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a profesionales avanzados que desean optimizar modelos TinyML para lograr una implementación con baja latencia y eficiente en el uso de memoria en dispositivos embebidos.

Al completar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Aplicar técnicas de cuantización, poda y compresión para reducir el tamaño del modelo sin sacrificar la precisión.
• Realizar análisis comparativos (benchmarks) de modelos TinyML en términos de latencia, consumo de memoria y eficiencia energética.
• Implementar pipelines de inferencia optimizados en microcontroladores y dispositivos de borde.
• Evaluar los compromisos entre rendimiento, precisión y restricciones del hardware.

Formato del curso

• Presentaciones a cargo del instructor, acompañadas de demostraciones técnicas.
• Ejercicios prácticos de optimización y pruebas comparativas de rendimiento.
• Implementación práctica de pipelines TinyML en un entorno de laboratorio controlado.

Opciones de personalización del curso

• Para formación personalizada alineada con plataformas de hardware específicas o flujos de trabajo internos, contáctenos para adaptar el programa.

Esta formación en vivo, impartida por un instructor en Quito (en línea o presencial), está dirigida a profesionales de nivel avanzado que desean explorar las técnicas de IA explicable (XAI) de última generación para modelos de aprendizaje profundo, con especial atención al desarrollo de sistemas de IA interpretables.

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los desafíos de la explicabilidad en el aprendizaje profundo.
• Implementar técnicas avanzadas de IA explicable para redes neuronales.
• Interpretar las decisiones tomadas por los modelos de aprendizaje profundo.
• Evaluar los compromisos entre el rendimiento y la transparencia.

Este curso en vivo con instrucción presencial en Quito (en línea o in situ) está dirigido a profesionales principiantes que desean comprender y aplicar tecnologías de inteligencia artificial dentro de la industria de fabricación de semiconductores.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender los principios básicos de la inteligencia artificial y su aplicación en la fabricación de semiconductores.
• Identificar áreas dentro de la fabricación de semiconductores donde la IA pueda implementarse eficazmente.
• Utilizar herramientas y técnicas de inteligencia artificial para mejorar la eficiencia productiva y el control de calidad.
• Implementar modelos básicos de inteligencia artificial para optimizar los procesos de fabricación.

Docker es una plataforma de contenedores utilizada para construir entornos reproducibles, portátiles y escalables para sistemas de ML.

Esta formación en vivo impartida por instructores (en línea o presencial) está dirigida a profesionales técnicos de nivel intermedio a avanzado que deseen contenerizar y operationalizar pipelines completos de ML utilizando Docker.

Al completar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Contenerizar cargas de trabajo de entrenamiento, validación e inferencia de ML.
• Diseñar y orquestar pipelines de extremo a extremo de ML utilizando Docker y herramientas complementarias.
• Implementar versionado, reproducibilidad y CI/CD para componentes de ML.
• Desplegar, monitorear y escalar servicios de ML en entornos contenerizados.

Formato del curso

• Conferencias interactivas apoyadas por demostraciones prácticas.
• Ejercicios prácticos centrados en la construcción de componentes reales de pipelines de ML.
• Implementación en laboratorio en vivo para flujos de trabajo contenerizados de extremo a extremo.

Opciones de personalización del curso

• Para formación personalizada alineada con necesidades específicas de infraestructura de ML, contáctenos para discutir las opciones.

Este curso en vivo con instructor en Quito (en línea o presencial) está dirigido a científicos de datos y desarrolladores que desean utilizar modelos de aprendizaje automático de ML.NET para derivar automáticamente proyecciones a partir del análisis de datos ejecutado, aplicándolos a aplicaciones empresariales.

Al finalizar este curso, los participantes podrán:

• Instalar ML.NET e integrarlo en el entorno de desarrollo de aplicaciones.
• Comprender los principios del aprendizaje automático subyacentes a las herramientas y algoritmos de ML.NET.
• Construir y entrenar modelos de aprendizaje automático para realizar predicciones inteligentes con los datos proporcionados.
• Evaluar el rendimiento de un modelo de aprendizaje automático utilizando las métricas de ML.NET.
• Optimizar la precisión de los modelos de aprendizaje automático existentes basándose en el marco de trabajo de ML.NET.
• Aplicar los conceptos de aprendizaje automático de ML.NET a otras aplicaciones de ciencia de datos.

Esta formación en vivo, impartida por un instructor, se realiza en Quito (en línea o presencial), y está dirigida a profesionales de datos de nivel intermedio que desean aplicar técnicas de aprendizaje automático a problemas empresariales basados en datos, incluyendo la previsión de ventas y la modelización predictiva mediante redes neuronales.

Al finalizar este curso, los participantes podrán:

• Comprender los conceptos fundamentales y los tipos de aprendizaje automático.
• Aplicar algoritmos clave para clasificación, regresión, agrupamiento (clustering) y análisis de asociación.
• Realizar análisis exploratorio de datos y preparación de los mismos utilizando Python.
• Emplear redes neuronales para tareas de modelización no lineal.
• Implementar análisis predictivo para la previsión empresarial, incluyendo datos de ventas.
• Evaluar y optimizar el rendimiento del modelo utilizando técnicas visuales y estadísticas.

Esta formación en vivo, impartida por instructores en Quito (en línea o presencial), está dirigida a científicos de datos, ingenieros de aprendizaje automático, investigadores en aprendizaje profundo y expertos en visión por computadora de nivel intermedio a avanzado que deseen ampliar sus conocimientos y habilidades en el uso de técnicas de aprendizaje profundo para la generación de imágenes a partir de texto.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender las arquitecturas avanzadas y técnicas de aprendizaje profundo para la generación de imágenes a partir de texto.
• Implementar modelos complejos y optimizaciones para lograr una síntesis de alta calidad.
• Optimizar el rendimiento y la escalabilidad para conjuntos de datos grandes y modelos complejos.
• Ajustar los hiperparámetros para mejorar el rendimiento del modelo y su capacidad de generalización.
• Integrar Stable Diffusion con otros frameworks y herramientas de aprendizaje profundo

Esta formación en directo impartida por un instructor en Quito (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de ciberseguridad de nivel intermedio a avanzado que deseen elevar sus habilidades en la detección de amenazas e incidentes impulsadas por IA.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Implementar algoritmos avanzados de IA para la detección de amenazas en tiempo real.
• Personalizar modelos de IA para desafíos específicos de ciberseguridad.
• Desarrollar flujos de trabajo automatizados para la respuesta ante amenazas.
• Proteger las herramientas de seguridad impulsadas por IA frente a ataques adversarios.

Esta formación en vivo, impartida por instructores, en Quito (en línea o presencial), está dirigida a ingenieros de sistemas integrados y desarrolladores de IA de nivel intermedio que deseen implementar modelos de aprendizaje automático en microcontroladores utilizando TensorFlow Lite y Edge Impulse.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los fundamentos de TinyML y sus beneficios para aplicaciones de IA perimetral.
• Configurar un entorno de desarrollo para proyectos de TinyML.
• Entrenar, optimizar e implementar modelos de IA en microcontroladores de bajo consumo.
• Utilizar TensorFlow Lite y Edge Impulse para desarrollar aplicaciones reales de TinyML.
• Optimizar los modelos de IA para mejorar la eficiencia energética y superar las limitaciones de memoria.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Quito (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de la ciberseguridad de nivel principiante que deseen aprender cómo aprovechar la IA para mejorar sus capacidades de detección y respuesta ante amenazas.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender las aplicaciones de la IA en ciberseguridad.
• Implementar algoritmos de IA para la detección de amenazas.
• Automatizar la respuesta ante incidentes con herramientas de IA.
• Integrar la IA en la infraestructura existente de ciberseguridad.

Esta formación en vivo dirigida por instructores en Quito (en línea o presencial) está dirigida a biólogos que desean comprender cómo funciona AlphaFold y utilizar los modelos de AlphaFold como guías en sus estudios experimentales.

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los principios básicos de AlphaFold.
• Aprender cómo funciona AlphaFold.
• Aprender a interpretar las predicciones y resultados de AlphaFold.

Esta formación en vivo impartida por instructores en Quito (en línea o presencial) está dirigida a analistas de datos de nivel intermedio que desean aprender a utilizar RapidMiner para estimar y proyectar valores, así como aprovechar herramientas analíticas para la predicción de series temporales.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Aprender a aplicar la metodología CRISP-DM, seleccionar algoritmos de aprendizaje automático adecuados y mejorar la construcción y el rendimiento de los modelos.
• Utilizar RapidMiner para estimar y proyectar valores, y emplear herramientas analíticas en la predicción de series temporales.

Esta formación en vivo, impartida por instructores (en línea o presencial), está dirigida a científicos de datos, ingenieros de aprendizaje automático e investigadores de visión por computadora que desean aprovechar Stable Diffusion para generar imágenes de alta calidad para una variedad de casos de uso.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los principios de Stable Diffusion y cómo funciona para la generación de imágenes.
• Construir y entrenar modelos de Stable Diffusion para tareas de generación de imágenes.
• Aplicar Stable Diffusion a diversos escenarios de generación de imágenes, como inpintura, outpaintura y traducción de imagen a imagen.
• Optimizar el rendimiento y la estabilidad de los modelos de Stable Diffusion.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Quito (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros y científicos de datos de nivel principiante que desean comprender los fundamentos de TinyML, explorar sus aplicaciones y desplegar modelos de inteligencia artificial en microcontroladores.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender los fundamentos de TinyML y su importancia.
• Desplegar modelos de inteligencia artificial ligeros en microcontroladores y dispositivos de borde.
• Optimizar y ajustar modelos de aprendizaje automático para lograr un bajo consumo de energía.
• Aplicar TinyML en aplicaciones del mundo real, como reconocimiento de gestos, detección de anomalías y procesamiento de audio.

El objetivo de este curso es proporcionar competencia general para aplicar métodos de aprendizaje automático en la práctica. A través del uso del lenguaje de programación Python y sus diversas bibliotecas, y basándose en una gran cantidad de ejemplos prácticos, este curso enseña cómo utilizar los bloques de construcción más importantes del aprendizaje automático, cómo tomar decisiones sobre modelos de datos, interpretar las salidas de los algoritmos y validar los resultados.

Nuestro objetivo es brindarte las habilidades para comprender y usar con confianza las herramientas más fundamentales del conjunto de herramientas de aprendizaje automático, evitando las trampas comunes en aplicaciones de ciencia de datos.

El curso de IA aplicada desde cero en Python proporciona a los programadores y analistas de datos las técnicas fundamentales para construir soluciones de aprendizaje automático desde cero utilizando Python. Cubre los principios centrales del aprendizaje supervisado (clasificación y regresión), el aprendizaje no supervisado (agrupamiento y detección de anomalías) y las arquitecturas avanzadas de redes neuronales. Examina métodos comprobados para trabajar con scikit-learn, Apache Spark MLlib y cuadernos de Jupyter en el desarrollo práctico de IA. Ayuda a los profesionales a implementar modelos prácticos de aprendizaje automático, evaluar las limitaciones de los algoritmos y completar proyectos aplicados para la resolución de problemas del mundo real.

El Aprendizaje por Refuerzo Profundo (DRL, por sus siglas en inglés) combina los principios del aprendizaje por refuerzo con arquitecturas de aprendizaje profundo para permitir que los agentes tomen decisiones mediante la interacción con su entorno. Este enfoque sustenta muchos avances modernos en inteligencia artificial, como vehículos autónomos, control de robótica, comercio algorítmico y sistemas de recomendación adaptativos. El DRL permite que un agente artificial aprenda estrategias, optimice políticas y tome decisiones autónomas basadas en el ensayo y error utilizando aprendizaje mediante recompensas.

Esta capacitación en vivo, impartida por un instructor (en línea o presencial), está dirigida a desarrolladores y científicos de datos de nivel intermedio que deseen aprender y aplicar técnicas de Aprendizaje por Refuerzo Profundo para construir agentes inteligentes capaces de tomar decisiones autónomas en entornos complejos.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Comprender los fundamentos teóricos y los principios matemáticos del Aprendizaje por Refuerzo.
• Implementar algoritmos clave de RL, incluyendo Q-Learning, Gradientes de Política y métodos Actor-Crítico.
• Construir y entrenar agentes de Aprendizaje por Refuerzo Profundo utilizando TensorFlow o PyTorch.
• Aplicar DRL a aplicaciones del mundo real, como videojuegos, robótica y optimización de decisiones.
• Diagnosticar problemas, visualizar y optimizar el rendimiento del entrenamiento utilizando herramientas modernas.

Formato del curso

• Conferencia interactiva y discusión guiada.
• Ejercicios prácticos e implementaciones reales.
• Demostraciones de codificación en vivo y aplicaciones basadas en proyectos.

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una versión personalizada de este curso (por ejemplo, utilizando PyTorch en lugar de TensorFlow), por favor contáctenos para coordinar.

El estudio de los fundamentos de la inteligencia artificial revela cómo la tecnología inteligente transforma la estrategia digital, la automatización y la toma de decisiones en las operaciones empresariales. Examina conceptos clave que abarcan la historia de la IA, marcos de resolución de problemas, representación del conocimiento, razonamiento bajo incertidumbre y paradigmas de aprendizaje automático, junto con aspectos relacionados con la comunicación, la percepción y la acción autónoma. Guía a ejecutivos y arquitectos para evaluar oportunidades de transformación impulsadas por la IA, analizar tendencias emergentes de tecnología e integrar soluciones inteligentes prácticas que aceleren la agilidad del negocio.

Este curso aborda la IA, haciendo hincapié en el Aprendizaje Automático y el Aprendizaje Profundo, aplicados a la industria automotriz. Ayuda a determinar qué tecnologías pueden utilizarse (potencialmente) en diversas situaciones dentro de un vehículo: desde automatización básica y reconocimiento de imágenes hasta toma de decisiones autónomas.

Este programa de 8 días ofrece un recorrido completo, desde sólidos fundamentos de ingeniería en Python hasta el diseño avanzado de sistemas de IA. Los participantes desarrollan prácticas de codificación disciplinadas, dominan métodos de aprendizaje estadístico y profundo, y construyen sistemas generativos de IA y basados en agentes listos para entornos productivos. El enfoque está en la confiabilidad, evaluación, seguridad y despliegue en el mundo real, más que solo en la experimentación.

La Red Neuronal Artificial es un modelo computacional de datos utilizado en el desarrollo de sistemas de Inteligencia Artificial (IA) capaces de realizar tareas "inteligentes". Las Redes Neuronales se utilizan comúnmente en aplicaciones de Aprendizaje Automático (ML), las cuales son una implementación en sí mismas de la IA. El Aprendizaje Profundo es un subconjunto del ML.

Eleva tu pericia en ciencia de datos con este curso integral de capacitación en Aprendizaje Automático, que cubre algoritmos fundamentales como Naive Bayes, Árboles de Decisión, Redes Neuronales, Máquinas de Vectores de Soporte y técnicas de agrupamiento. Obtén experiencia práctica con los fundamentos teóricos y su aplicación mediante ejemplos del mundo real. Ideal para analistas de datos, ingenieros de software, entusiastas de la inteligencia artificial y profesionales empresariales que desean implementar soluciones de aprendizaje automático. Domina las métricas de rendimiento de clasificación, validación cruzada, el equilibrio entre sesgo y varianza, y los fundamentos del aprendizaje profundo para construir modelos predictivos robustos.

Esta formación en vivo, impartida por un instructor en Quito (en línea o presencial), ofrece una introducción al campo del reconocimiento de patrones y el aprendizaje automático. Aborda aplicaciones prácticas en estadística, ciencias de la computación, procesamiento de señales, visión por computadora, minería de datos y bioinformática.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Aplicar métodos estadísticos fundamentales al reconocimiento de patrones.
• Utilizar modelos clave como redes neuronales y métodos de kernel para el análisis de datos.
• Implementar técnicas avanzadas para la resolución de problemas complejos.
• Mejorar la precisión de las predicciones combinando diferentes modelos.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Quito (en línea o presencial) está dirigida a científicos de datos que desean utilizar TensorFlow para analizar datos potenciales de fraude.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Crear un modelo de detección de fraude en Python y TensorFlow.
• Construir regresiones lineales y modelos de regresión lineal para predecir fraudes.
• Desarrollar una aplicación de inteligencia artificial de extremo a extremo para analizar datos de fraude.

El aprendizaje automático es una rama de la Inteligencia Artificial que permite a los computadores aprender sin ser programados explícitamente.

El aprendizaje profundo es un subcampo del aprendizaje automático que utiliza métodos basados en el aprendizaje de representaciones y estructuras de datos, como las redes neuronales.

Python es un lenguaje de programación de alto nivel famoso por su sintaxis clara y la legibilidad de su código.

En esta formación en vivo con instructor, los participantes aprenderán a implementar modelos de aprendizaje profundo para telecomunicaciones utilizando Python, mientras avanzan en la creación de un modelo de riesgo crediticio basado en aprendizaje profundo.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender los conceptos fundamentales del aprendizaje profundo.
• Conocer las aplicaciones y usos del aprendizaje profundo en telecomunicaciones.
• Utilizar Python, Keras y TensorFlow para crear modelos de aprendizaje profundo aplicados a telecomunicaciones.
• Desarrollar su propio modelo predictivo de abandono de clientes (churn) basado en aprendizaje profundo usando Python.

Formato del curso

• Conferencia interactiva y discusión grupal.
• Numerosos ejercicios y práctica.
• Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contáctenos para coordinar los detalles.

Esta formación práctica y dirigida por instructores está diseñada como una continuación natural del curso Python para el Análisis de Datos.

Introduce a los participantes en los conceptos fundamentales del Aprendizaje Automático y muestra cómo estos pueden aplicarse directamente a tareas de análisis de datos, como predicción, clasificación y segmentación.

El enfoque está en comprender cómo funciona el Aprendizaje Automático en la práctica, utilizando herramientas familiares como Python, Pandas y Jupyter Notebook, sin necesidad de contar con una base matemática avanzada.

Esta formación en vivo, impartida por un instructor, en <ubicación> (en línea o presencial), está dirigida a ingenieros que deseen evaluar los enfoques y herramientas disponibles hoy en día para tomar una decisión informada sobre el camino a seguir al adoptar MLOps dentro de su organización.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Instalar y configurar diversos marcos de trabajo y herramientas de MLOps.
• Conformar el equipo adecuado con las habilidades necesarias para construir y dar soporte a un sistema de MLOps.
• Preparar, validar y controlar versiones de los datos que utilizarán los modelos de aprendizaje automático.
• Comprender los componentes de un Pipeline de aprendizaje automático y las herramientas necesarias para construir uno.
• Experimentar con diferentes marcos de trabajo de aprendizaje automático y servidores para su despliegue en producción.
• Operativizar todo el proceso de aprendizaje automático para que sea reproducible y mantenible.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Quito (en línea o presencial) está dirigida a analistas de datos, desarrolladores o aspirantes a científicos de datos de nivel intermedio que desean aplicar técnicas de aprendizaje automático en Python para extraer información relevante, realizar predicciones y automatizar la toma de decisiones basada en datos.

Al finalizar este curso, los participantes podrán:

• Comprender y diferenciar los principales paradigmas del aprendizaje automático.
• Explorar técnicas de preprocesamiento de datos y métricas de evaluación de modelos.
• Aplicar algoritmos de aprendizaje automático para resolver problemas reales de datos.
• Utilizar bibliotecas de Python y cuadernos Jupyter para el desarrollo práctico.
• Construir modelos para predicción, clasificación, recomendación y agrupamiento (clustering).

Esta formación en vivo con instructor en <ubicación> (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores y científicos de datos que desean utilizar Tensorflow 2.x para construir predictores, clasificadores, modelos generativos, redes neuronales, entre otros.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Instalar y configurar TensorFlow 2.x.
• Comprender las ventajas de TensorFlow 2.x sobre versiones anteriores.
• Construir modelos de aprendizaje profundo.
• Implementar un clasificador de imágenes avanzado.
• Desplegar un modelo de aprendizaje profundo en la nube, dispositivos móviles e IoT.

Este curso comienza proporcionándote conocimiento conceptual sobre redes neuronales y, en general, sobre algoritmos de aprendizaje automático e inteligencia artificial, aprendizaje profundo (algoritmos y aplicaciones).

La Parte 1 (40%) de esta capacitación se centra más en los fundamentos, pero te ayudará a elegir la tecnología adecuada: TensorFlow, Caffe, Theano, DeepDrive, Keras, etc.

La Parte 2 (20%) de esta capacitación presenta Theano, una biblioteca de Python que facilita la escritura de modelos de aprendizaje profundo.

La Parte 3 (40%) de la capacitación se basará extensamente en TensorFlow, la API de la biblioteca de código abierto de Google para el aprendizaje profundo. Los ejemplos y las prácticas se realizarán todos en TensorFlow.

Público objetivo

Este curso está destinado a ingenieros que buscan utilizar TensorFlow para sus proyectos de Aprendizaje Profundo.

Después de completar este curso, los participantes:

• tendrán una buena comprensión de las redes neuronales profundas (DNN), CNN y RNN
• comprenderán la estructura y los mecanismos de implementación de TensorFlow
• podrán realizar tareas e instalaciones / entornos de producción / configuración de arquitectura
• podrán evaluar la calidad del código, realizar depuración y monitoreo
• podrán implementar capacidades avanzadas como entrenamiento de modelos, construcción de gráficos y registro de eventos (logging)