Visión por computadora con Python

Este curso intensivo y práctico abarca técnicas avanzadas de Python, mejores prácticas de ingeniería y patrones de diseño comúnmente utilizados para construir aplicaciones en Python mantenibles, comprobables y de alto rendimiento. Se enfatizan las herramientas modernas, la tipificación, los modelos de concurrencia, los patrones de arquitectura y los flujos de trabajo listos para producción.

Esta formación en vivo impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores de Python de nivel intermedio a avanzado que deseen adoptar prácticas y patrones profesionales para sistemas de Python de grado de producción.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Aplicar la tipificación de Python, dataclasses y la comprobación de tipos para aumentar la confiabilidad del código.
• Utilizar patrones de diseño y principios de arquitectura para estructurar aplicaciones robustas.
• Implementar correctamente la concurrencia y el paralelismo utilizando asyncio y multiprocessing.
• Construir código bien probado con pytest, pruebas basadas en propiedades y canales de integración continua (CI).
• Perfilar, optimizar y endurecer aplicaciones de Python para su despliegue en entornos productivos.
• Empaquetar, distribuir e implementar proyectos de Python utilizando herramientas modernas y contenedores.

Formato del curso

• Clases interactivas y demostraciones breves.
• Laboratorios prácticos y ejercicios de codificación diarios.
• Proyecto final integrador que combina patrones, pruebas e implementación.

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una capacitación personalizada o enfocada en un área específica (datos, web o infraestructura), por favor contáctenos para coordinar.

Este curso enseña técnicas prácticas de ingeniería para diseñar, construir, probar y desplegar sistemas ágenticos (autónomos) utilizando Python. Cubre el bucle del agente, integraciones de herramientas, gestión de memoria y estado, patrones de orquestación, controles de seguridad y consideraciones para la producción.

Esta formación en vivo impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de ML de nivel intermedio a avanzado, desarrolladores de IA e ingenieros de software que desean construir agentes autónomos robustos y listos para producción utilizando Python.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Diseñar e implementar el bucle del agente y los flujos de trabajo de toma de decisiones.
• Integrar herramientas externas y APIs para ampliar las capacidades del agente.
• Implementar arquitecturas de memoria a corto y largo plazo para agentes.
• Coordinar orquestaciones multifase y la capacidad de composición entre agentes.
• Aplicar mejores prácticas de seguridad, control de acceso y observabilidad para agentes desplegados.

Formato del curso

• Clase interactiva y discusión.
• Laboratorios prácticos para construir agentes con Python y SDKs populares.
• Ejercicios basados en proyectos que producen prototipos desplegables.

Opciones de personalización del curso

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

Explora enfoques prácticos para la Ciencia de Datos y la Inteligencia Artificial utilizando Python. Este curso equipa a los profesionales con las habilidades necesarias para analizar datos, construir modelos de aprendizaje automático y desplegar aplicaciones impulsadas por IA en contextos empresariales. Cubre flujos de trabajo CRISP-DM, análisis estadístico, aprendizaje supervisado y no supervisado, aprendizaje profundo con TensorFlow, procesamiento del lenguaje natural, Big Data con Spark y narrativas basadas en datos. Es ideal para principiantes que buscan una certificación en ciencia de datos con Python y capacitación analítica lista para el mundo laboral.

La inteligencia artificial con Python se refiere al desarrollo de sistemas inteligentes utilizando el amplio ecosistema de bibliotecas de IA y aprendizaje automático de Python.

Esta formación en vivo, impartida por un instructor (en línea o presencial), está dirigida a programadores de Python de nivel intermedio que deseen diseñar, implementar y desplegar soluciones de IA utilizando Python.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Implementar algoritmos de IA utilizando las bibliotecas principales de IA de Python.
• Trabajar con modelos de aprendizaje supervisado, no supervisado y por refuerzo.
• Integrar soluciones de IA en aplicaciones y flujos de trabajo existentes.
• Evaluar el rendimiento de los modelos y optimizarlos para obtener mayor precisión y eficiencia.

Formato del curso

• Clase magistral interactiva y debate.
• Muchas ejercicios y prácticas.
• 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 coordinarlo.

El SDK CANN (Compute Architecture for Neural Networks) proporciona herramientas potentes de despliegue y optimización para aplicaciones de IA en tiempo real en visión por computadora y PLN, especialmente en hardware Huawei Ascend.

Esta formación en vivo impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de IA de nivel intermedio que deseen construir, desplegar y optimizar modelos de visión y lenguaje para casos de uso en producción mediante el SDK CANN.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Desplegar y optimizar modelos de VPC y PLN utilizando CANN y AscendCL.
• Utilizar las herramientas de CANN para convertir modelos e integrarlos en pipelines en tiempo real.
• Optimizar el rendimiento de la inferencia para tareas como detección, clasificación y análisis de sentimiento.
• Construir pipelines de VPC / PLN en tiempo real para escenarios de despliegue en bordes o en la nube.

Formato del curso

• Conferencia interactiva y demostraciones.
• Laboratorio práctico con despliegue de modelos y perfilamiento de rendimiento.
• Diseño de pipelines en tiempo real mediante casos de uso reales de VPC y PLN.

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una formación personalizada para este curso, póngase en contacto con nosotros para organizarla.

Esta formación práctica, impartida por un instructor en Ecuador (en línea o presencial), está dirigida a desarrolladores de inteligencia artificial de nivel intermedio e ingenieros de visión por computadora que desean construir sistemas visuales robustos para aplicaciones de conducción autónoma.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los conceptos fundamentales de la visión por computadora en vehículos autónomos.
• Implementar algoritmos para la detección de objetos, detección de carriles y segmentación semántica.
• Integrar sistemas de visión con otros subsistemas del vehículo autónomo.
• Aplicar técnicas de aprendizaje profundo para tareas avanzadas de percepción.
• Evaluar el rendimiento de los modelos de visión por computadora en escenarios 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 presencial en vivo en <ubicación> (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores de Python y analistas de datos de nivel intermedio que deseen mejorar sus habilidades en análisis y manipulación de datos utilizando Pandas y NumPy.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Configurar un entorno de desarrollo que incluya Python, Pandas y NumPy.
• Crear una aplicación de análisis de datos utilizando Pandas y NumPy.
• Realizar operaciones avanzadas de preparación, ordenación y filtrado de datos.
• Ejecutar operaciones agregadas y analizar datos de series temporales.
• Visualizar datos utilizando Matplotlib y otras bibliotecas de visualización.
• Depurar y optimizar su código de análisis de datos.

Esta formación en vivo dirigida por un instructor en Ecuador (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de visión por computadora de nivel intermedio a avanzado, desarrolladores de IA y profesionales del IoT que desean implementar y optimizar modelos de visión por computadora para el procesamiento en tiempo real en dispositivos periféricos.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender los fundamentos de la IA en el borde y sus aplicaciones en visión por computadora.
• Implementar modelos optimizados de aprendizaje profundo en dispositivos periféricos para el análisis de imágenes y videos en tiempo real.
• Utilizar frameworks como TensorFlow Lite, OpenVINO y NVIDIA Jetson SDK para la implementación de modelos.
• Optimizar los modelos de IA para el rendimiento, la eficiencia energética y una inferencia de baja latencia.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Ecuador (en línea o presencial) está dirigida a personal de las fuerzas del orden de nivel principiante que desea transicionar del dibujo manual de retratos parlantes al uso de herramientas de IA para desarrollar sistemas de reconocimiento facial.

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los fundamentos de la Inteligencia Artificial y el Aprendizaje Automático.
• Aprender los conceptos básicos del procesamiento digital de imágenes y su aplicación en el reconocimiento facial.
• Desarrollar habilidades en el uso de herramientas y marcos de trabajo de IA para crear modelos de reconocimiento facial.
• Adquirir experiencia práctica en la creación, entrenamiento y prueba de sistemas de reconocimiento facial.
• Comprender las consideraciones éticas y las mejores prácticas en el uso de la tecnología de reconocimiento facial.

Esta formación en vivo con instructor (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores que desean utilizar la pila FARM (FastAPI, React y MongoDB) para construir aplicaciones web dinámicas, de alto rendimiento y escalables.

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Configurar el entorno de desarrollo necesario que integre FastAPI, React y MongoDB.
• Comprender los conceptos clave, características y beneficios de la pila FARM.
• Aprender a construir APIs REST con FastAPI.
• Aprender a diseñar aplicaciones interactivas con React.
• Desarrollar, probar e implementar aplicaciones (front-end y back-end) utilizando la pila FARM.

Esta capacitación en vivo impartida por un instructor en Ecuador (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores que desean utilizar FastAPI con Python para crear, probar e implementar APIs RESTful de manera más fácil y rápida.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Configurar el entorno de desarrollo necesario para crear APIs con Python y FastAPI.
• Crear APIs de forma más rápida y sencilla utilizando la biblioteca FastAPI.
• Aprender cómo crear modelos de datos y esquemas basados en Pydantic y OpenAPI.
• Conectar las APIs a una base de datos utilizando SQLAlchemy.
• Implementar seguridad y autenticación en las APIs usando las herramientas de FastAPI.
• Construir imágenes de contenedores e implementar APIs web en un servidor en la nube.

Esta formación en vivo con instructor en Ecuador (en línea o presencial) está dirigida a investigadores y profesionales de laboratorio de nivel principiante a intermedio que deseen procesar y analizar imágenes relacionadas con tejidos histológicos, células sanguíneas, algas y otras muestras biológicas.

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Navegar por la interfaz de Fiji y utilizar las funciones principales de ImageJ.
• Preprocesar y mejorar imágenes científicas para obtener un análisis más preciso.
• Analizar imágenes cuantitativamente, incluyendo el conteo de células y la medición de áreas.
• Automatizar tareas repetitivas mediante macros y complementos (plugins).
• Personalizar flujos de trabajo para necesidades específicas de análisis de imágenes en la investigación biológica.

Esta formación impartida por un instructor en vivo en Ecuador (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel intermedio que deseen utilizar Vision Builder AI para diseñar, implementar y optimizar sistemas de inspección automatizada en procesos de Tecnología de Montaje en Superficie (SMT).

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Configurar e implementar inspecciones automatizadas utilizando Vision Builder AI.
• Adquirir y preprocesar imágenes de alta calidad para su análisis.
• Implementar decisiones basadas en lógica para la detección de defectos y la validación del proceso.
• Generar informes de inspección y optimizar el rendimiento del sistema.

Esta formación en vivo, impartida por un instructor, en Ecuador (en línea o presencial), está dirigida a desarrolladores, investigadores y científicos de datos de nivel intermedio a avanzado que deseen aprender a implementar la detección de objetos en tiempo real utilizando YOLOv7.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los conceptos fundamentales de la detección de objetos.
• Instalar y configurar YOLOv7 para tareas de detección de objetos.
• Entrenar y probar modelos personalizados de detección de objetos utilizando YOLOv7.
• Integrar YOLOv7 con otros marcos de trabajo y herramientas de visión por computador.
• Solucionar problemas comunes relacionados con la implementación de YOLOv7.