Sistemas autónomos impulsados por inteligencia artificial

Esta formación en vivo dirigida por instructores en Ecuador (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 capacitación en vivo con instructor en Ecuador (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 en vivo, impartida por un instructor en Ecuador (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 Ecuador (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 capacitación en vivo con instructor en Ecuador (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores y científicos de datos que deseen construir, desplegar y gestionar flujos de trabajo de machine learning en Kubernetes.

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Instalar y configurar Kubeflow en entornos locales (on-premise) y en la nube.
• Construir, desplegar y gestionar flujos de trabajo de ML basados en contenedores Docker y Kubernetes.
• Ejecutar pipelines completos de machine learning en arquitecturas diversas y entornos en la nube.
• Utilizar Kubeflow para crear y gestionar notebooks de Jupyter.
• Desarrollar cargas de trabajo de entrenamiento, ajuste de hiperparámetros y servido (serving) de ML en múltiples plataformas.

Esta formación en vivo impartida por instructores en Ecuador (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 un instructor en Ecuador (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.