Cursos de TensorFlow en Ecuador

Esta capacitación en vivo dirigida 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 modelos de visión sofisticados utilizando Google Colab.Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:

• Construya y entrene redes neuronales convolucionales (CNN) utilizando TensorFlow.
• Aproveche Google Colab para el desarrollo de modelos escalables y eficientes basados en la nube.
• Implementar técnicas de preprocesamiento de imágenes para tareas de visión artificial.
• Implemente modelos de visión artificial para aplicaciones del mundo real.
• Utilice el aprendizaje por transferencia para mejorar el rendimiento de los modelos de CNN.
• Visualizar e interpretar los resultados de los modelos de clasificación de imágenes.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Ecuador (en línea o presencial) está dirigida a científicos de datos y desarrolladores de nivel intermedio que deseen comprender y aplicar técnicas de aprendizaje profundo utilizando el entorno Google Colab.Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:

• Configure y navegue Google Colab para proyectos de aprendizaje profundo.
• Comprender los fundamentos de las redes neuronales.
• Implemente modelos de aprendizaje profundo utilizando TensorFlow.
• Entrene y evalúe modelos de aprendizaje profundo.
• Utilice las funciones avanzadas de TensorFlow para el aprendizaje profundo.

Embedding Projector es una aplicación web de código abierto para visualizar los datos utilizados para entrenar sistemas de aprendizaje automático Creado por Google, es parte de TensorFlow Este entrenamiento en vivo instruido introduce los conceptos detrás de Embedding Projector y guía a los participantes a través de la configuración de un proyecto de demostración Al final de esta capacitación, los participantes podrán: Explore cómo los datos se interpretan mediante modelos de aprendizaje automático Navegue a través de vistas 3D y 2D de datos para comprender cómo lo interpreta un algoritmo de aprendizaje automático Comprenda los conceptos detrás de Embeddings y su papel en la representación de vectores matemáticos para imágenes, palabras y números Explore las propiedades de una incrustación específica para comprender el comportamiento de un modelo Aplicar Embedding Project a casos de uso reales como crear un sistema de recomendación de canciones para amantes de la música Audiencia Desarrolladores Científicos de datos Formato del curso Conferencia de parte, parte de discusión, ejercicios y práctica manual .

Este es un curso de 4 días que presenta la IA y su aplicación. Existe la opción de tener un día adicional para realizar un proyecto de IA al finalizar este curso. 

En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Ecuador, los participantes aprenderán a usar Python bibliotecas para NLP a medida que crean una aplicación que procesa un conjunto de imágenes y genera subtítulos.  Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Diseñe y codifique DL para NLP usando bibliotecas Python. 
• Cree Python código que lea una colección sustancialmente grande de imágenes y genere palabras clave.
• Cree Python Código que genere subtítulos a partir de las palabras clave detectadas.

Audiencia Este curso es adecuado para investigadores e ingenieros de Deep Learning interesados en utilizar las herramientas disponibles (principalmente de código abierto) para analizar imágenes de computadora Este curso proporciona ejemplos de trabajo.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Ecuador (en línea o en el sitio) está dirigida a científicos de datos que desean utilizar TensorFlow para analizar datos de posibles fraudes. Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Crear un modelo de detección de fraude en Python y TensorFlow.
• Cree regresiones lineales y modelos de regresión lineal para predecir el fraude.
• Desarrolle una aplicación de IA de extremo a extremo para analizar datos de fraude.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor (en línea o en el sitio) está dirigida a ingenieros que desean implementar Machine Learning cargas de trabajo en una OpenShift nube local o híbrida.

• Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:
• Instale y configure Kubernetes y Kubeflow en un clúster OpenShift.
• Utilice OpenShift para simplificar el trabajo de inicialización de un clúster Kubernetes.
• Cree e implemente una canalización Kubernetes para automatizar y administrar modelos de ML en producción.
• Entrene e implemente TensorFlow modelos de ML en varios GPU y máquinas que se ejecutan en paralelo.
• Llame a los servicios de nube pública (por ejemplo, los servicios de AWS) desde OpenShift para ampliar una aplicación de ML.

Este curso te dará conocimientos en redes neuronales y en general en algoritmos de aprendizaje automático, aprendizaje profundo (algoritmos y aplicaciones). Esta formación se centra más en los fundamentos, pero le ayudará a elegir la tecnología adecuada: TensorFlow, Caffe, Teano, DeepDrive, Keras, etc. Los ejemplos se hacen en TensorFlow.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Ecuador (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores y científicos de datos que deseen usar Tensorflow 2.x para crear predictores, clasificadores, modelos generativos, redes neuronales, etc. Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Instale y configure TensorFlow 2.x.
• Comprenda las ventajas de TensorFlow 2.x con respecto a las versiones anteriores.
• Cree modelos de aprendizaje profundo.
• Implemente un clasificador de imágenes avanzado.
• Implemente un modelo de aprendizaje profundo en la nube, dispositivos móviles y dispositivos IoT.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Ecuador (en línea o en el sitio) está dirigida a científicos de datos que deseen utilizar TensorFlow.js para identificar patrones y generar predicciones a través de modelos de aprendizaje automático. Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Cree y entrene modelos de aprendizaje automático con TensorFlow.js.
• Ejecute modelos de aprendizaje automático existentes en el explorador o en Node.js.
• Vuelva a entrenar el aprendizaje automático preexistente con datos personalizados.

En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Ecuador (en línea o en el sitio), los participantes aprenderán a configurar y usar TensorFlow Serving para implementar y administrar modelos de ML en un entorno de producción. Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Entrena, exporta y da servicio a varios modelos de TensorFlow.
• Pruebe e implemente algoritmos utilizando una única arquitectura y un conjunto de API.
• Amplíe TensorFlow Serving para servir a otros tipos de modelos más allá de los modelos de TensorFlow.

TensorFlow es una API de segunda generación de la biblioteca de software de código abierto de Go ogle para Deep Learning . El sistema está diseñado para facilitar la investigación en aprendizaje automático y para hacer que la transición del prototipo de investigación al sistema de producción sea rápida y fácil. Audiencia Este curso está dirigido a ingenieros que buscan usar TensorFlow para sus proyectos de Deep Learning . Después de completar este curso, los delegados:

• Comprender la estructura y los mecanismos de despliegue de TensorFlow .
• Ser capaz de realizar tareas de configuración / entorno de producción / arquitectura y configuración.
• ser capaz de evaluar la calidad del código, realizar la depuración, monitoreo
• Ser capaz de implementar producción avanzada como modelos de capacitación, creación de gráficos y registro.

Este curso explora, con ejemplos específicos, la aplicación de Tensor Flow a los fines del reconocimiento de imágenes. Audiencia Este curso está dirigido a ingenieros que buscan utilizar TensorFlow para los fines del reconocimiento de imágenes. Después de completar este curso, los delegados podrán:

• Comprender la estructura y los mecanismos de despliegue de TensorFlow .
• realizar tareas de instalación / entorno de producción / arquitectura y configuración.
• evaluar la calidad del código, realizar depuración, monitoreo
• Implementar producción avanzada como modelos de entrenamiento, construcción de gráficos y registro.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Ecuador (en línea o en el sitio) está dirigida a científicos de datos que desean pasar de entrenar un solo modelo de ML a implementar muchos modelos de ML en producción. Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Instale y configure TFX y herramientas de terceros compatibles.
• Use TFX para crear y administrar una canalización de producción de ML completa.
• Trabaje con componentes TFX para llevar a cabo el modelado, el entrenamiento, la inferencia de servicio y la administración de implementaciones.
• Implemente funciones de aprendizaje automático en aplicaciones web, aplicaciones móviles, dispositivos IoT y más.

En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Ecuador, los participantes aprenderán cómo aprovechar las innovaciones en los procesadores de TPU para maximizar el rendimiento de sus propias aplicaciones de IA. Al final de la capacitación, los participantes podrán:

• Entrene varios tipos de redes neuronales con grandes cantidades de datos.
• Utilice TPU para acelerar el proceso de inferencia hasta en dos órdenes de magnitud.
• Utilice TPU para procesar aplicaciones intensivas, como búsqueda de imágenes, visión en la nube y fotos.

TensorFlow ™ es una biblioteca de software de código abierto para el cálculo numérico utilizando gráficos de flujo de datos SyntaxNet es un marco de procesamiento de lenguaje natural de red neuronal para TensorFlow Word2Vec se utiliza para aprender representaciones de palabras en vectores, llamadas "incrustaciones de palabras" Word2vec es un modelo predictivo particularmente computacionalmente eficiente para el aprendizaje de incrustaciones de palabras a partir de texto sin formato Se presenta en dos formas: el modelo Continuous BagofWords (CBOW) y el modelo SkipGram (Capítulo 31 y 32 en Mikolov et al) Utilizado en tándem, SyntaxNet y Word2Vec permiten a los usuarios generar modelos de Incrustación aprendidos a partir de la entrada de Lenguaje natural Audiencia Este curso está dirigido a Desarrolladores e ingenieros que tienen la intención de trabajar con los modelos SyntaxNet y Word2Vec en sus gráficos TensorFlow Después de completar este curso, los delegados: comprender la estructura y los mecanismos de despliegue de TensorFlow ser capaz de llevar a cabo las tareas y configuraciones de entorno / producción / arquitectura ser capaz de evaluar la calidad del código, realizar la depuración, el monitoreo ser capaz de implementar producción avanzada como modelos de capacitación, incorporación de términos, construcción de gráficos y registro .

Este curso comienza con el conocimiento conceptual en redes neuronales y, en general, en algoritmos de aprendizaje automático, aprendizaje profundo (algoritmos y aplicaciones). La Parte 1 (40%) de esta capacitación se centra más en los fundamentos, pero lo 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 basaría ampliamente en Tensorflow: API de segunda generación de la biblioteca de software de código abierto de Go ogle para Deep Learning . Los ejemplos y handson se realizarían en TensorFlow . Audiencia Este curso está destinado a ingenieros que buscan utilizar TensorFlow para sus proyectos de Deep Learning Después de completar este curso, los delegados:

• tener un buen conocimiento de las redes neuronales profundas (DNN), CNN y RNN
• Comprender la estructura y los mecanismos de implementación de TensorFlow
• ser capaz de llevar a cabo tareas de instalación / entorno de producción / arquitectura y configuración
• ser capaz de evaluar la calidad del código, realizar depuración, monitoreo
• ser capaz de implementar producción avanzada como modelos de capacitación, creación de gráficos y registro