Cursos de Ciencia de Datos: Análisis y Presentación

Introduce las tecnologías básicas necesarias para convertirse en un usuario experto de Mathematica, incluyendo el lenguaje Wolfram, la interfaz del portátil, los fundamentos de programación, las características de visualización e interactividad y la funcionalidad de matemáticas y estadística. Los tamaños de clase pequeños permiten la interacción con el instructor, y los cursos en persona permiten un tiempo adicional para discusión, ejercicios y preguntas y respuestas.

La formación "Mathematica - wprowadzenie, wizualizacja i prezentacja danych" está dirigida a participantes con conocimientos matemáticos básicos. Mathematica, como un poderoso motor matemático, permite cálculos eficientes, creando documentos de texto, construyendo gráficos y presentando datos. Los participantes adquirirán habilidades prácticas en el trabajo con Mathematica, utilizado en matemáticas, física, biología, análisis financiero y otros campos, m.in.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Ecuador (en línea o presencial) está dirigida a científicos de datos que deseen utilizar el aprendizaje automático en Mathematica para el análisis de datos.

Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Cree y entrene modelos de aprendizaje automático.
• Importe y prepare datos para el aprendizaje automático.
Separe los datos de
• entrenamiento de los datos de prueba.
• Explore el aprendizaje profundo y las aplicaciones de redes neuronales en el análisis de datos.

H2O AutoML is an artificial intelligence platform that automates the process of building, selecting and optimizing large numbers of machine learning models.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at data scientists who wish to use H2O AutoML to automate the process of building and selecting the best machine learning algorithm and parameters.

By the end of this training, participants will be able to:

• Automate the machine learning workflow.
• Automatically train and tune many machine learning models within a specified time range.
• Train stacked ensembles to arrive at highly predictive ensemble models.

Format of the Course

• Interactive lecture and discussion.
• Lots of exercises and practice.
• Hands-on implementation in a live-lab environment.

Course Customization Options

• To request a customized training for this course, please contact us to arrange.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Ecuador (en línea o en el sitio) está dirigida a profesionales del aprendizaje automático que desean usar Auto-sklearn para automatizar el proceso de selección y optimización de un modelo de aprendizaje automático.

Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Automatice el proceso de entrenamiento de modelos de aprendizaje automático altamente eficientes.
• Cree modelos de aprendizaje automático de alta precisión mientras evita las tareas más tediosas de seleccionar, entrenar y probar diferentes modelos.
• Utilice el poder del aprendizaje automático para resolver problemas empresariales del mundo real.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en (en línea o en el sitio) está dirigida a científicos de datos, así como a personas menos técnicas que deseen utilizar Auto-Keras para automatizar el proceso de selección y optimización de un modelo de aprendizaje automático.

Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Automatice el proceso de entrenamiento de modelos de aprendizaje automático altamente eficientes.
• Busque automáticamente los mejores parámetros para los modelos de aprendizaje profundo.
• Cree modelos de aprendizaje automático de alta precisión.
• Utilice el poder del aprendizaje automático para resolver problemas empresariales del mundo real.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor (en línea o en el sitio) está dirigida a científicos de datos, ingenieros de aprendizaje automático e investigadores de visión por computadora que deseen aprovechar Stable Diffusion para generar imágenes de alta calidad para una variedad de casos de uso.

Al final de esta capacitación, los participantes podrán:

• Comprender los principios de la Difusión Estable y cómo funciona para la generación de imágenes.
• Cree y entrene modelos de difusión estable para tareas de generación de imágenes.
• Aplique Difusión estable a diversos escenarios de generación de imágenes, como pintura interior, pintura exterior y traducción de imagen a imagen.
• Optimice el rendimiento y la estabilidad de los modelos de Stable Diffusion

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Ecuador (en línea o en el sitio) está dirigida a científicos de datos de nivel intermedio a avanzado, ingenieros de aprendizaje automático, investigadores de aprendizaje profundo y expertos en visión por computadora que deseen ampliar sus conocimientos y habilidades en aprendizaje profundo para la generación de texto a imagen.

Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Comprender arquitecturas y técnicas avanzadas de aprendizaje profundo para la generación de texto a imagen.
• Implemente modelos complejos y optimizaciones para la síntesis de imágenes de alta calidad.
• Optimice el rendimiento y la escalabilidad para grandes conjuntos de datos y modelos complejos.
• Ajuste los hiperparámetros para mejorar el rendimiento y la generalización del modelo.
• Integre Stable Diffusion con otros marcos y herramientas de aprendizaje profundo

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Ecuador (en línea o presencial) está dirigida a biólogos que deseen comprender cómo funciona AlphaFold y usar modelos AlphaFold como guías en sus estudios experimentales.

Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:

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

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Ecuador (en línea o en el sitio) está dirigida a desarrolladores que desean usar TensorFlow Lite para implementar modelos de aprendizaje profundo en dispositivos integrados.

Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Instala y configura Tensorflow Lite en un dispositivo integrado.
• Comprender los conceptos y componentes subyacentes TensorFlow Lite.
• Convierta los modelos existentes al formato TensorFlow Lite para ejecutarlos en dispositivos integrados.
• Trabaje dentro de las limitaciones de los dispositivos pequeños y TensorFlow Lite, mientras aprende a ampliar el alcance de las operaciones que se pueden ejecutar.
• Implemente un modelo de aprendizaje profundo en un dispositivo integrado que ejecute Linux.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Ecuador (en línea o en el sitio) está dirigida a desarrolladores que desean utilizar TensorFlow Lite para desarrollar aplicaciones móviles con capacidades de aprendizaje profundo.

Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Instalar y configurar TensorFlow Lite.
• Comprende los principios detrás de TensorFlow, el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo.
• Cargue modelos de TensorFlow en un dispositivo Android.
• Habilite la funcionalidad de aprendizaje profundo y aprendizaje automático, como la visión artificial y el reconocimiento de lenguaje natural en una aplicación móvil.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Ecuador (en línea o en el sitio) está dirigida a ingenieros que desean escribir, cargar y ejecutar modelos de aprendizaje automático en dispositivos integrados muy pequeños.

Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Instalar TensorFlow Lite.
• Cargue modelos de aprendizaje automático en un dispositivo integrado para permitirle detectar voz, clasificar imágenes, etc.
• Agregue IA a los dispositivos de hardware sin depender de la conectividad de red.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor (en línea o en el sitio) está dirigida a desarrolladores que deseen utilizar TensorFlow Lite para desarrollar aplicaciones móviles iOS con capacidades de aprendizaje profundo.

Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Instalar y configurar TensorFlow Lite.
• Comprende los principios detrás de TensorFlow y el aprendizaje automático en dispositivos móviles.
• Cargue modelos de TensorFlow en un dispositivo iOS.
• Ejecute una aplicación iOS capaz de detectar y clasificar un objeto capturado a través de la cámara del dispositivo.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Ecuador (en línea o en el sitio) está dirigida a investigadores y desarrolladores que deseen usar Chainer para construir y entrenar redes neuronales en Python mientras hacen que el código sea fácil de depurar.

Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Configure el entorno de desarrollo necesario para comenzar a desarrollar modelos de redes neuronales.
• Defina e implemente modelos de redes neuronales utilizando un código fuente comprensible.
• Ejecute ejemplos y modifique los algoritmos existentes para optimizar los modelos de entrenamiento de aprendizaje profundo mientras aprovecha GPUs para obtener un alto rendimiento.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Ecuador (en línea o en el sitio) está dirigida a desarrolladores o científicos de datos que deseen usar Horovod para ejecutar capacitaciones de aprendizaje profundo distribuidas y escalarlas para que se ejecuten en varias GPU en paralelo.

Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Configure el entorno de desarrollo necesario para comenzar a ejecutar entrenamientos de aprendizaje profundo.
• Instala y configura Horovod para entrenar modelos con TensorFlow, Keras, PyTorch y Apache MXNet.
• Escale el entrenamiento de aprendizaje profundo con Horovod para ejecutarlo en varias GPU.