Explicabilidad en el Aprendizaje Profundo: Desmitificando los Modelos de Caja Negra

Esta formación impartida por instructores en Ecuador (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel avanzado que desean mejorar su comprensión de las técnicas de XAI para modelos de IA complejos.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Implementar técnicas de XAI de última generación en modelos de IA.
• Interpretar modelos de aprendizaje profundo y sus decisiones.
• Aplicar métodos explicativos avanzados específicos para el modelo y ajenos al mismo (model-agnostic).
• Abordar los desafíos relacionados con la transparencia de la IA en sistemas complejos.

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.

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), 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.

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.

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 principiante que desean aprender los fundamentos de la IA Explicable y su papel en el desarrollo de sistemas de IA responsables.

Al final de esta capacitación, los participantes podrán:

• Comprender los conceptos fundamentales de la IA Explicable.
• Explorar la importancia de la transparencia e interpretabilidad en los modelos de IA.
• Aprender técnicas básicas para hacer que los modelos de IA sean explicables.
• Aplicar técnicas de XAI a modelos sencillos de aprendizaje automático.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Ecuador (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel intermedio que desean aplicar técnicas de IA Explicable para garantizar sistemas de IA justos, transparentes y éticos.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Comprender el papel de la XAI en los sistemas de IA éticos.
• Implementar técnicas de XAI para detectar y mitigar sesgos en los modelos de IA.
• Garantizar la transparencia en los procesos de toma de decisiones de los modelos de IA.
• Alinear el desarrollo de IA con estándares éticos y regulatorios.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Ecuador (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel intermedio a avanzado que deseen implementar sistemas de IA transparentes en aplicaciones del mundo real.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender la importancia de la transparencia en los modelos de IA.
• Implementar técnicas avanzadas de XAI para interpretar modelos complejos.
• Mejorar la transparencia del modelo utilizando SHAP, LIME y otras herramientas.
• Abordar preocupaciones éticas y equidad en los modelos de IA.