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

Esta capacitación en vivo, impartida por un instructor, en Costa Rica (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 capacitación, los participantes podrán:

• Implementar técnicas de XAI de vanguardia en modelos de IA.
• Interpretar modelos de aprendizaje profundo y sus decisiones.
• Aplicar métodos explicativos avanzados independientes y específicos del modelo.
• Abordar los desafíos relacionados con la transparencia de la IA en sistemas complejos.

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.

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.

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.

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.

Esta formación en vivo, impartida por un instructor en Costa Rica (en línea o presencial), está dirigida a investigadores y desarrolladores que deseen utilizar Chainer para construir y entrenar redes neuronales en Python, manteniendo el código fácil de depurar.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Configurar el entorno de desarrollo necesario para comenzar a crear modelos de redes neuronales.
• Definir e implementar modelos de redes neuronales utilizando un código fuente comprensible.
• Ejecutar ejemplos y modificar algoritmos existentes para optimizar los modelos de entrenamiento de aprendizaje profundo, aprovechando las GPU para obtener un alto rendimiento.

Esta formación en vivo con instructor en Costa Rica (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.

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.

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

Esta formación en vivo con instructor en Costa Rica (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 formación, los participantes serán capaces de:

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

Esta formación en vivo impartida por un instructor en <ubic> (en línea o en las instalaciones) está dirigida a profesionales de nivel intermedio que desean aplicar técnicas de IA Explicable para garantizar la equidad, la transparencia y sistemas de IA éticos.

Al finalizar esta formación, 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 la IA con estándares éticos y reglamentarios.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Costa Rica (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 capacitación, los participantes serán capaces de:

• 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 la equidad en los modelos de IA.