Python para el Aprendizaje Automático Avanzado

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.

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.

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.

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.

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.

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

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.

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 formación en vivo impartida por un instructor en Ecuador (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.

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)

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.