Cursos de Aprendizaje profundo en San José

Esta formación en vivo dirigida por un instructor en San José (en línea o en las instalaciones) está dirigida a desarrolladores de nivel intermedio, científicos de datos y profesionales de AI que deseen aprovechar TensorFlow Lite para aplicaciones de AI de borde.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender los fundamentos de TensorFlow Lite y su papel en la AI de borde.
• Desarrollar y optimizar modelos de AI utilizando TensorFlow Lite.
• Implementar modelos de TensorFlow Lite en diversos dispositivos de borde.
• Utilizar herramientas y técnicas para la conversión y optimización de modelos.
• Implementar aplicaciones prácticas de AI de borde usando TensorFlow Lite.

Esta capacitación en vivo con instructor en San José (en línea o en las instalaciones) 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 sofisticados modelos de visión utilizando Google Colab.

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Construir y entrenar redes neuronales convolucionales (CNN) utilizando TensorFlow.
• Aprovechar Google Colab para el desarrollo de modelos en la nube escalables y eficientes.
• Implementar técnicas de preprocesamiento de imágenes para tareas de visión por computadora.
• Desplegar modelos de visión por computadora para aplicaciones del mundo real.
• Utilizar el aprendizaje por transferencia para mejorar el rendimiento de los modelos CNN.
• Visualizar e interpretar los resultados de los modelos de clasificación de imágenes.

Esta formación en vivo, impartida por un instructor, en San José (en línea o presencial), está dirigida a científicos de datos y desarrolladores de nivel intermedio que desean comprender y aplicar técnicas de aprendizaje profundo utilizando el entorno de Google Colab.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Configurar y navegar por Google Colab para proyectos de aprendizaje profundo.
• Comprender los fundamentos de las redes neuronales.
• Implementar modelos de aprendizaje profundo utilizando TensorFlow.
• Entrenar y evaluar modelos de aprendizaje profundo.
• Utilizar las características avanzadas de TensorFlow para el aprendizaje profundo.

Esta formación en vivo, impartida por un instructor, en San José (en línea o presencial), está dirigida a profesionales de nivel avanzado que desean especializarse en técnicas de vanguardia de aprendizaje profundo para NLU.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender las diferencias clave entre los modelos de NLU y PLN.
• Aplicar técnicas avanzadas de aprendizaje profundo a tareas de NLU.
• Explorar arquitecturas profundas como los transformadores y los mecanismos de atención.
• Aprovechar las tendencias futuras en NLU para construir sistemas de IA sofisticados.

Esta formación en vivo con instructores en San José (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel avanzado que desean explorar técnicas de IA Explicable (XAI) de última generación para modelos de aprendizaje profundo, con un enfoque en la construcción de sistemas de IA interpretables.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los desafíos de la explicabilidad en el aprendizaje profundo.
• Implementar técnicas avanzadas de XAI para redes neuronales.
• Interpretar las decisiones tomadas por los modelos de aprendizaje profundo.
• Evaluar las compensaciones entre rendimiento y transparencia.

Esta formación en vivo, impartida por un instructor, en <ubicación> (en línea o presencial), está dirigida a científicos de datos, ingenieros de aprendizaje automático, investigadores en aprendizaje profundo y expertos en visión por computadora de nivel intermedio a avanzado que desean ampliar sus conocimientos y habilidades en aprendizaje profundo para la generación de imágenes a partir de texto.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender las arquitecturas y técnicas avanzadas de aprendizaje profundo para la generación de imágenes a partir de texto.
• Implementar modelos complejos y optimizaciones para la síntesis de imágenes de alta calidad.
• Optimizar el rendimiento y la escalabilidad para conjuntos de datos grandes y modelos complejos.
• Ajustar los hiperparámetros para mejorar el rendimiento y la generalización del modelo.
• Integrar Stable Diffusion con otros marcos de aprendizaje profundo y herramientas.

Esta formación en vivo con instructores en San José (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel avanzado que desean aprovechar las técnicas de IA para revolucionar los procesos de descubrimiento y desarrollo de fármacos.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender el papel de la IA en el descubrimiento y desarrollo de fármacos.
• Aplicar técnicas de aprendizaje automático para predecir propiedades e interacciones moleculares.
• Utilizar modelos de aprendizaje profundo para el cribado virtual y la optimización de compuestos candidatos.
• Integrar enfoques impulsados por IA en el proceso de ensayos clínicos.

Esta formación en vivo con instrucción presencial en <ubicación> (en línea o en sitio) está dirigida a biólogos que desean comprender cómo funciona AlphaFold y utilizar los modelos de AlphaFold como guía en sus estudios experimentales.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

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

Esta formación en vivo, impartida por un instructor, en <ubicación> (modalidad en línea o presencial), está dirigida a desarrolladores de nivel básico a intermedio que deseen utilizar Modelos de Lenguaje Grande para abordar diversas tareas de lenguaje natural.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Configurar un entorno de desarrollo que incluya un LLM de amplio uso.
• Crear un LLM básico y ajustarlo mediante fine-tuning sobre un conjunto de datos personalizado.
• Utilizar LLM para diferentes tareas de lenguaje natural, como la resumización de textos, la respuesta a preguntas, la generación de textos y otras aplicaciones.
• Depurar y evaluar LLM empleando herramientas como TensorBoard, PyTorch Lightning y Hugging Face Datasets.

Esta formación en vivo y con instructores (en línea o presencial) está dirigida a científicos de datos, ingenieros de aprendizaje automático e investigadores de visión por computadora que desean aprovechar Stable Diffusion para generar imágenes de alta calidad para una variedad de casos de uso.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender los principios de Stable Diffusion y cómo funciona para la generación de imágenes.
• Construir y entrenar modelos de Stable Diffusion para tareas de generación de imágenes.
• Aplicar Stable Diffusion a diversos escenarios de generación de imágenes, como inpainting, outpainting y traducción de imagen a imagen.
• Optimizar el rendimiento y la estabilidad de los modelos de Stable Diffusion.

En esta formación en vivo y guiada por un instructor en San José, los participantes aprenderán las técnicas de aprendizaje automático más relevantes y vanguardistas en Python mientras desarrollan una serie de aplicaciones de demostración que involucran datos de imágenes, música, texto y financieros.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Implementar algoritmos y técnicas de aprendizaje automático para resolver problemas complejos.
• Aplicar el aprendizaje profundo y el aprendizaje semisupervisado en aplicaciones que involucren datos de imágenes, música, texto y financieros.
• Maximizar el potencial de los algoritmos de Python.
• Utilizar bibliotecas y paquetes como NumPy y Theano.

IA aplicada desde cero en Python equipa a programadores y analistas de datos con técnicas fundamentales para construir soluciones de aprendizaje automático desde cero usando Python. Cubre los principios clave de aprendizaje supervisado (clasificación y regresión), aprendizaje no supervisado (agrupamiento y detección de anomalías) y 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 de aprendizaje automático prácticos, evaluar las limitaciones de los algoritmos y completar proyectos aplicados para la resolución de problemas del mundo real.

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. Esta técnica es la base de muchos avances modernos en inteligencia artificial, como vehículos autónomos, control robótico, negociación algorítmica y sistemas de recomendación adaptativos. El DRL permite que un agente artificial aprenda estrategias, optimice políticas y tome decisiones autónomas basadas en ensayo y error, utilizando el aprendizaje mediante recompensas.

Esta formación en vivo impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores y científicos de datos de nivel intermedio que desean aprender y aplicar técnicas de Aprendizaje por Refuerzo Profundo para construir agentes inteligentes capaces de tomar decisiones autónomas en entornos complejos.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender los fundamentos teóricos y los principios matemáticos del Aprendizaje por Refuerzo.
• Implementar algoritmos clave de Aprendizaje por Refuerzo, incluidos 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.
• Solucionar problemas, visualizar y optimizar el rendimiento del entrenamiento utilizando herramientas modernas.

Formato del curso

• Conferencias interactivas y discusiones guiadas.
• Ejercicios prácticos e implementaciones en la vida real.
• 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), póngase en contacto con nosotros para coordinarlo.

Al explorar los fundamentos de la inteligencia artificial, se revela cómo la tecnología inteligente está transformando la estrategia digital, la automatización y la toma de decisiones en las operaciones empresariales. Analiza 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 la comunicación, la percepción y la acción autónoma. Guía a ejecutivos y arquitectos para evaluar oportunidades de transformación impulsadas por IA, analizar tendencias emergentes en tecnología e integrar soluciones inteligentes prácticas que aceleren la agilidad del negocio.

Este curso aborda la IA (con énfasis en el Aprendizaje Automático y el Aprendizaje Profundo) en la industria automotriz. Ayuda a determinar qué tecnología podría utilizarse en múltiples situaciones dentro de un vehículo, desde la automatización básica y el reconocimiento de imágenes hasta la toma de decisiones autónomas.

La Red Neuronal Artificial es un modelo de datos computacional utilizado en el desarrollo de sistemas de Inteligencia Artificial (IA) capaces de realizar tareas "inteligentes". Las Redes Neurales se utilizan comúnmente en aplicaciones de Aprendizaje Automático (MA), que son una de las implementaciones de la IA. El Aprendizaje Profundo es un subconjunto del MA.

Esta formación en vivo con instructor en San José (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 capacitación, los participantes podrán:

• Aplicar métodos estadísticos básicos al reconocimiento de patrones.
• Utilizar modelos clave, como redes neuronales y métodos de núcleo, para el análisis de datos.
• Implementar técnicas avanzadas para resolver problemas complejos.
• Mejorar la precisión de las predicciones combinando diferentes modelos.

Esta capacitación en vivo con instructor en San José (en línea o presencial) está dirigida a científicos de datos que desean utilizar TensorFlow para analizar datos potenciales de fraude.

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Crear un modelo de detección de fraude en Python y TensorFlow.
• Construir regresiones lineales y modelos de regresión lineal para predecir el fraude.
• Desarrollar una aplicación de inteligencia artificial de extremo a extremo para analizar datos de fraude.

En esta formación en vivo y con instructor, los participantes aprenderán a utilizar Matlab para diseñar, construir y visualizar una red neuronal convolucional para el reconocimiento de imágenes.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Construir un modelo de aprendizaje profundo
• Automatizar la etiquetación de datos
• Trabajar con modelos de Caffe y TensorFlow-Keras
• Entrenar datos utilizando múltiples GPU, la nube o clústeres

Dirigido a

• Desarrolladores
• Ingenieros
• Expertos de dominio

Formato del curso

• Parte lección, parte discusión, ejercicios y mucha práctica dirigida

Esta formación en vivo con instructor en San José (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores y científicos de datos que desean utilizar Tensorflow 2.x para construir predictores, clasificadores, modelos generativos, redes neuronales, entre otros.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Instalar y configurar TensorFlow 2.x.
• Comprender las ventajas de TensorFlow 2.x sobre versiones anteriores.
• Construir modelos de aprendizaje profundo.
• Implementar un clasificador de imágenes avanzado.
• Implementar un modelo de aprendizaje profundo en la nube, dispositivos móviles y dispositivos de IoT.

Este curso comienza proporcionándote conocimientos conceptuales sobre redes neuronales y, de manera general, sobre algoritmos de aprendizaje automático y aprendizaje profundo (algoritmos y aplicaciones).

La Parte 1 (40%) de esta formación 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 formación introduce Theano, una biblioteca de Python que facilita la escritura de modelos de aprendizaje profundo.

La Parte 3 (40%) de la formación se basará extensamente en TensorFlow, la API de la biblioteca de software 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.

Al finalizar este curso, los participantes podrán:

• tener una buena comprensión de las redes neuronales profundas (DNN), CNN y RNN
• comprender la estructura y los mecanismos de implementación de TensorFlow
• ser capaces de realizar tareas de instalación, configuración de entornos de producción y arquitectura
• poder evaluar la calidad del código, realizar depuración y monitoreo
• ser capaces de implementar modelos de entrenamiento de producción avanzada, construir grafos y registrar logs