Cursos de Inteligencia Artificial Preditiva en Quito

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Quito (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores de nivel intermedio que desean construir aplicaciones potenciadas con IA mediante análisis predictivo y modelos generativos.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los fundamentos de la IA predictiva y los modelos generativos.
• Utilizar herramientas impulsadas por IA para codificación predictiva, pronósticos y automatización.
• Implementar MLLs (Modelos de Lenguaje Grande) y transformadores para la generación de texto y código.
• Aplicar pronósticos de series temporales y recomendaciones basadas en IA.
• Desarrollar y ajustar modelos de IA para aplicaciones del mundo real.
• Evaluar consideraciones éticas y mejores prácticas en el despliegue de IA.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Quito (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de TI de nivel principiante que desean comprender los fundamentos de la IA predictiva.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los conceptos básicos de la IA predictiva y sus aplicaciones.
• Recopilar, limpiar y preprocesar datos para análisis predictivo.
• Explorar y visualizar datos para descubrir información valiosa.
• Construir modelos estadísticos básicos para realizar predicciones.
• Evaluar el rendimiento de los modelos predictivos.
• Aplicar conceptos de IA predictiva en escenarios del mundo real.

Esta formación en vivo con instructores en Quito (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de DevOps de nivel intermedio que deseen integrar IA predictiva en sus prácticas de DevOps.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Implementar modelos de análisis predictivo para anticipar y resolver desafíos en la tubería de DevOps.
• Utilizar herramientas impulsadas por IA para una supervisión y operaciones mejoradas.
• Aplicar técnicas de aprendizaje automático para mejorar los flujos de trabajo de entrega de software.
• Diseñar estrategias de IA para la resolución proactiva de problemas y la optimización.
• Abordar las consideraciones éticas del uso de IA en DevOps.