Cursos de Aprendizaje profundo en Quito

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 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.

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 <ubicación> (en línea o presencial), está dirigida a profesionales de nivel avanzado que desean especializarse en técnicas de aprendizaje profundo de vanguardia para la NLU.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender las diferencias clave entre los modelos de NLU y PLN.
• Aplicar técnicas avanzadas de aprendizaje profundo a tareas de NLU.
• Explorar arquitecturas profundas como los transformadores y los mecanismos de atención.
• Aprovechar las tendencias futuras en NLU para construir sistemas de IA sofisticados.

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.

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 vivo, impartida por un instructor, en Quito (en línea o presencial), está dirigida a profesionales de nivel avanzado que desean aprovechar las técnicas de IA para revolucionar los procesos de descubrimiento y desarrollo de fármacos.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender el papel de la IA en el descubrimiento y desarrollo de fármacos.
• Aplicar técnicas de aprendizaje automático para predecir propiedades moleculares e interacciones.
• Utilizar modelos de aprendizaje profundo para el cribado virtual y la optimización del compuesto líder.
• Integrar enfoques basados en IA en el proceso de ensayos clínicos.

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 presencial dirigida por instructores en Quito (en línea o en las instalaciones) está dirigida a desarrolladores de nivel principiante e intermedio que deseen utilizar Modelos de Lenguaje Grande para diversas tareas de PLN.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Configurar un entorno de desarrollo que incluya un LLM popular.
• Crear un LLM básico y ajustarlo finamente (fine-tuning) en un conjunto de datos personalizado.
• Utilizar LLM para diferentes tareas de PLN, como resumización de textos, respuesta a preguntas, generación de texto y más.
• Depurar y evaluar LLM utilizando herramientas como TensorBoard, PyTorch Lightning y Hugging Face Datasets.

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.

En esta capacitación en vivo con instrucción presencial en Quito, los participantes aprenderán las técnicas de aprendizaje automático más relevantes y vanguardistas en Python mientras desarrollan una serie de aplicaciones demostrativas que involucran datos de imágenes, música, texto y financieros.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Implementar algoritmos y técnicas de aprendizaje automático para resolver problemas complejos.
• Aplicar el aprendizaje profundo y el aprendizaje semisupervisado a aplicaciones que involucren datos de imágenes, música, texto y financieros.
• Llevar los algoritmos de Python a su máximo potencial.
• Utilizar bibliotecas y paquetes como NumPy y Theano.

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.

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.

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 dirigida por un instructor en Quito (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores de software, analistas de datos y profesionales técnicos que deseen utilizar TensorFlow 2.x y Keras para construir, entrenar e implementar modelos de aprendizaje profundo para visión por computadora, procesamiento de lenguaje natural y aplicaciones multimodales.

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.

En esta formación en vivo y con instructor, los participantes aprenderán cómo usar Matlab para diseñar, construir y visualizar una red neuronal convolucional para el reconocimiento de imágenes.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Construir un modelo de aprendizaje profundo
• Automatizar la etiquetación de datos
• Trabajar con modelos de Caffe y TensorFlow-Keras
• Entrenar datos utilizando múltiples GPUs, la nube o clústeres

Público objetivo

• Desarrolladores
• Ingenieros
• Expertos en el dominio

Formato del curso

• Parte lección, parte discusión, ejercicios y mucha práctica intensiva

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)