Nuestros cursos presenciales o en línea, guiados por instructores expertos, demuestran a través de discusiones interactivas y prácticas manos a manos cómo construir Redes Neuronales (Neural Networks) utilizando una variedad de kits de herramientas y bibliotecas, predominantemente de código abierto, así como cómo aprovechar el poder del hardware avanzado (GPUs) y técnicas de optimización que involucran la computación distribuida y los grandes datos (big data). Nuestros cursos de Redes Neuronales se basan en lenguajes de programación populares como Python, Java, R, y en potentes bibliotecas, incluyendo TensorFlow, Torch, Caffe, Theano y más. Estos cursos abarcan tanto la teoría como la implementación utilizando diversas arquitecturas de redes neuronales, como las Redes Neuronales Profundas (DNN), las Redes Neuronales Convolucionales (CNN) y las Redes Neuronales Recurrentes (RNN).
La formación en Redes Neuronales está disponible como "entrenamiento en vivo en línea" o "entrenamiento en vivo presencial". El entrenamiento en vivo en línea (también conocido como "entrenamiento remoto en vivo") se realiza mediante un escritorio remoto interactivo. El entrenamiento en vivo presencial puede llevarse a cabo localmente en las instalaciones del cliente en Quito o en los centros corporativos de entrenamiento de NobleProg en Quito.
NobleProg -- Su proveedor local de capacitación
Quito - Av Eloy Alfaro
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Esta formación en vivo, impartida por un instructor en Quito (en línea o presencial), está dirigida a profesionales de nivel avanzado que desean explorar las técnicas de IA explicable (XAI) de última generación para modelos de aprendizaje profundo, con especial atención al desarrollo de sistemas de IA interpretables.
Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:
Comprender los desafíos de la explicabilidad en el aprendizaje profundo.
Implementar técnicas avanzadas de IA explicable para redes neuronales.
Interpretar las decisiones tomadas por los modelos de aprendizaje profundo.
Evaluar los compromisos entre el rendimiento y la transparencia.
Esta formación práctica en Quito ayuda a los programadores a construir modelos de IA desde cero utilizando Python. Dominará el aprendizaje supervisado, las redes neuronales y las técnicas no supervisadas usando scikit-learn y Apache Spark. Se centra en ejercicios prácticos con Jupyter para la resolución de problemas reales.
Esta formación dirigida por un instructor en Quito cubre los fundamentos teóricos y la implementación práctica del Aprendizaje Profundo por Refuerzo utilizando Python. Los participantes construirán y entrenarán agentes de DRL con TensorFlow o PyTorch, aplicando algoritmos clave como DQN y PPO para resolver problemas complejos del mundo real.
Una formación introductoria en Quito que explora los fundamentos de la IA, desde agentes inteligentes hasta el aprendizaje automático. Capacita a directivos y arquitectos para evaluar tendencias emergentes de la IA, integrar soluciones prácticas y acelerar la agilidad empresarial mediante estrategias automatizadas.
Descubra cómo el Aprendizaje Automático (Machine Learning) y el Aprendizaje Profundo (Deep Learning) transforman el sector automotriz. Este Quito curso cubre conceptos fundamentales, desde la automatización básica hasta la toma de decisiones autónomas, incluyendo redes neuronales y ejemplos prácticos de TensorFlow para aplicaciones en el mundo real.
Este programa de tres días en Quito cubre la teoría y la práctica de las Redes Neuronales Artificiales, el Machine Learning y el Deep Learning. Los participantes explorarán arquitecturas de redes, mecanismos de aprendizaje y fundamentos matemáticos, avanzando desde perceptrones básicos hasta técnicas avanzadas de Deep Learning.
Esta formación en vivo, impartida por un instructor en Quito (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.
Este curso de 35 horas en Quito cubre los fundamentos de las redes neuronales profundas, incluyendo CNNs, RNNs y modelos generativos como las GANs. Los participantes adquieren experiencia práctica con Theano y TensorFlow, aprendiendo a construir, entrenar y desplegar modelos de aprendizaje profundo de grado de producción para aplicaciones del mundo real.
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Última Actualización:
Reseñas (3)
Fomentar la repetición en la construcción de indicaciones (prompts) entre quienes nunca han utilizado la IA, y animar a los usuarios experimentados a considerar métodos alternativos para su uso.
Matthew Gay - Tarsus Pharmaceuticals
Curso - Artificial Intelligence (AI) Overview
Traducción Automática
Trabajando desde principios fundamentales de manera enfocada y pasando a aplicar estudios de caso en el mismo día
Maggie Webb - Department of Jobs, Regions, and Precincts
Curso - Artificial Neural Networks, Machine Learning, Deep Thinking
Traducción Automática
Que se estuviera aplicando datos reales de la empresa.
El formador tenía un enfoque muy bueno al hacer que los participantes colaboraran y competieran.
Jimena Esquivel - Zaklad Uslugowy Hakoman Andrzej Cybulski
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