Descubra nuestros cursos

Edge AI with TensorFlow Lite

 14 horas
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Peru (en línea o en el sitio) está dirigida a desarrolladores de nivel intermedio, científicos de datos y profesionales de IA que deseen aprovechar TensorFlow Lite para aplicaciones de IA perimetral.Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:
  • Comprenda los fundamentos de TensorFlow Lite y su papel en Edge AI.
  • Desarrolle y optimice modelos de IA con TensorFlow Lite.
  • Implemente TensorFlow modelos Lite en varios dispositivos perimetrales.
  • Utilice herramientas y técnicas para la conversión y optimización de modelos.
  • Implemente aplicaciones prácticas de IA perimetral con TensorFlow Lite.
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Deep Learning for NLU: Beyond NLP Models

 21 horas
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Peru (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel avanzado que deseen especializarse en técnicas de aprendizaje profundo de vanguardia para NLU.Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:
  • Comprender las diferencias clave entre los modelos NLU y NLP.
  • Aplique técnicas avanzadas de aprendizaje profundo a las tareas de NLU.
  • Explora arquitecturas profundas como transformadores y mecanismos de atención.
  • Aproveche las tendencias futuras de NLU para crear sistemas de IA sofisticados.
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AI-Driven Drug Discovery and Development

 21 horas
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Peru (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel avanzado que deseen aprovechar las técnicas de IA para revolucionar los procesos de descubrimiento y desarrollo de fármacos.Al final de 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 las propiedades moleculares y las interacciones.
  • Utilice modelos de aprendizaje profundo para la detección virtual y la optimización de clientes potenciales.
  • Integre los enfoques impulsados por la IA en el proceso de los ensayos clínicos.
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Avanzado Stable Diffusion: Aprendizaje profundo para la generación de texto a imagen

 21 horas
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Peru (en línea o presencial) está dirigida a científicos de datos de nivel intermedio a avanzado, ingenieros de aprendizaje automático, investigadores de aprendizaje profundo y expertos en visión por computadora que deseen ampliar sus conocimientos y habilidades en aprendizaje profundo para la generación de texto a imagen.Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:
  • Comprenda las arquitecturas y técnicas avanzadas de aprendizaje profundo para la generación de texto a imagen.
  • Implemente modelos complejos y optimizaciones para la síntesis de imágenes de alta calidad.
  • Optimice el rendimiento y la escalabilidad de grandes conjuntos de datos y modelos complejos.
  • Ajuste los hiperparámetros para mejorar el rendimiento y la generalización del modelo.
  • Integración Stable Diffusion con otros marcos y herramientas de aprendizaje profundo
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DeepSpeed for Deep Learning

 21 horas
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Peru (en línea o presencial) está dirigida a científicos de datos de nivel principiante a intermedio e ingenieros de aprendizaje automático que desean mejorar el rendimiento de sus modelos de aprendizaje profundo.Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:
  • Comprender los principios del aprendizaje profundo distribuido.
  • Instale y configure DeepSpeed.
  • Escale modelos de aprendizaje profundo en hardware distribuido con DeepSpeed.
  • Implemente y experimente con las funciones de DeepSpeed para la optimización y la eficiencia de la memoria.
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Introduction to Large Language Models (LLMs)

 14 horas
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Peru (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores de nivel principiante a intermedio que desean utilizar modelos de lenguaje grandes para diversas tareas de lenguaje natural.Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:
  • Configure un entorno de desarrollo que incluya una LLM popular.
  • Cree un LLM básico y ajústelo en un conjunto de datos personalizado.
  • Utilice los LLM para diferentes tareas de lenguaje natural, como el resumen de textos, la respuesta a preguntas, la generación de textos, etc.
  • Depura y evalúa LLM con herramientas como TensorBoard, PyTorch Lightning y Hugging Face Datasets.
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Introducción a Stable Diffusion para la generación de texto a imagen

 21 horas
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a científicos de datos, ingenieros de aprendizaje automático e investigadores de visión por computadora que deseen aprovechar Stable Diffusion para generar imágenes de alta calidad para una variedad de casos de uso.Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:
  • Comprender los principios de Stable Diffusion y cómo funciona para la generación de imágenes.
  • Construya y entrene Stable Diffusion modelos para tareas de generación de imágenes.
  • Aplique Stable Diffusion a varios escenarios de generación de imágenes, como la pintura interior, la pintura externa y la traducción de imagen a imagen.
  • Optimice el rendimiento y la estabilidad de los modelos Stable Diffusion.
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AlphaFold

 7 horas
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Peru (en línea o presencial) está dirigida a biólogos que desean comprender cómo funciona AlphaFold y usar los modelos AlphaFold como guías en sus estudios experimentales.Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:
  • Comprender los principios básicos de AlphaFold.
  • Más información sobre cómo funciona AlphaFold.
  • Aprenda a interpretar AlphaFold las predicciones y los resultados.
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Python para el Aprendizaje Automático Avanzado

 21 horas
En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Peru, los participantes aprenderán las técnicas de aprendizaje automático más relevantes y de vanguardia en Python mientras crean una serie de aplicaciones de demostración que involucran imágenes, música, texto y datos financieros.Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:
  • Implementar algoritmos y técnicas de aprendizaje automático para resolver problemas complejos.
  • Aplique el aprendizaje profundo y el aprendizaje semisupervisado a aplicaciones que involucran imágenes, música, texto y datos financieros.
  • Lleve los algoritmos Python a su máximo potencial.
  • Utilice bibliotecas y paquetes como NumPy y Theano.
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Aprendizaje de refuerzo profundo con Python

 21 horas
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Peru (en línea o en el sitio) está dirigida a desarrolladores y científicos de datos que deseen aprender los fundamentos de Deep Reinforcement Learning a medida que avanzan en la creación de un agente de aprendizaje profundo. Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:
  • Comprender los conceptos clave detrás de Deep Reinforcement Learning y ser capaz de distinguirlo del Machine Learning.
  • Aplicar algoritmos avanzados Reinforcement Learning para resolver problemas del mundo real.
  • Cree un agente de aprendizaje profundo.
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Deep Learning for Telecom (with Python)

 28 horas
En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Peru, los participantes aprenderán cómo implementar modelos de aprendizaje profundo para telecomunicaciones utilizando Python a medida que avanzan en la creación de un modelo de riesgo crediticio de aprendizaje profundo.Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:
  • Comprender los conceptos fundamentales del aprendizaje profundo.
  • Conozca las aplicaciones y usos del aprendizaje profundo en las telecomunicaciones.
  • Utilice Python, Keras y TensorFlow para crear modelos de aprendizaje profundo para telecomunicaciones.
  • Cree su propio modelo de predicción de pérdida de clientes de aprendizaje profundo utilizando Python.
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Inteligencia Artificial (IA) en Automotive

 14 horas
Este curso cubre AI (enfatizando el Machine Learning y Deep Learning ) en la industria Automotive . Ayuda a determinar qué tecnología puede usarse (potencialmente) en múltiples situaciones en un automóvil: desde la automatización simple, el reconocimiento de imágenes hasta la toma de decisiones autónoma.
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Artificial Neural Networks, Aprendizaje Automático y Pensamiento Profundo

 21 horas
Artificial Neural Network es un modelo de datos computacional usado en el desarrollo de sistemas de Artificial Intelligence (AI) capaces de realizar tareas "inteligentes". Neural Networks se usan comúnmente en aplicaciones de Machine Learning (ML), que son en sí mismas una implementación de AI. Deep Learning es un subconjunto de ML.
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Aprendizaje profundo para la visión con Caffe

 21 horas
Caffe es un marco de aprendizaje profundo creado teniendo en cuenta la expresión, la velocidad y la modularidad. Este curso explora la aplicación de Caffe como un marco de aprendizaje profundo para el reconocimiento de imágenes utilizando MNIST como ejemplo Audiencia Este curso es adecuado para investigadores e ingenieros de Deep Learning interesados en utilizar Caffe como marco. Después de completar este curso, los delegados podrán:
  • Entender la estructura de Caffe y los mecanismos de despliegue.
  • 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, implementación de capas y registro.
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Introducción a Deep Learning

 21 horas
Este curso es una visión general para Deep Learning sin profundizar demasiado en ningún método específico. Es adecuado para personas que desean comenzar a usar el aprendizaje profundo para mejorar su precisión de predicción.
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DeepMind Lab

 14 horas
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Peru (en línea o presencial) está dirigida a investigadores y desarrolladores que desean instalar, configurar, personalizar y utilizar la plataforma DeepMind Lab para desarrollar sistemas generales de inteligencia artificial y aprendizaje automático.Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:
  • Personalice DeepMind Lab para crear y ejecutar un entorno que se adapte a las necesidades de aprendizaje y formación.
  • Utilice el entorno de simulación 3D de DeepMind Lab para entrenar a los agentes de aprendizaje en un punto de vista en primera persona.
  • Facilite la evaluación de los agentes para desarrollar la inteligencia en un mundo similar a un juego en 3D.
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Avanzado Deep Learning

 28 horas
El aprendizaje automático es una rama de la Inteligencia Artificial en la que las computadoras tienen la capacidad de aprender sin ser programadas explícitamente. El aprendizaje profundo es un subcampo del aprendizaje automático que utiliza métodos basados en el aprendizaje de representaciones y estructuras de datos, como las redes neuronales.
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Técnicas de IA de aprendizaje profundo para ejecutivos, desarrolladores y gerentes

 21 horas
Introducción:El aprendizaje profundo se está convirtiendo en un componente principal del diseño de productos del futuro que quiere incorporar la inteligencia artificial en el corazón de sus modelos. En los próximos 5 a 10 años, las herramientas de desarrollo de aprendizaje profundo , las bibliotecas y los lenguajes se convertirán en componentes estándar de todos los kits de herramientas de desarrollo de software. Hasta ahora Google, Sales Force, Facebook, Amazon ha estado utilizando con éxito la IA de aprendizaje profundo para impulsar su negocio. Las aplicaciones iban desde la traducción automática automática, el análisis de imágenes, el análisis de vídeo, el análisis de movimiento, la generación de publicidad dirigida y muchas más.Este curso está dirigido a aquellas organizaciones que quieran incorporar Deep Learning como parte muy importante de su estrategia de producto o servicio. A continuación se muestra el esquema del curso de aprendizaje profundo que podemos personalizar para diferentes niveles de empleados/partes interesadas en una organización.Público objetivo:(Dependiendo del público objetivo, los materiales del curso se personalizarán)EjecutivosUna visión general de la IA y de cómo encaja en la estrategia corporativa, con sesiones de trabajo sobre planificación estratégica, hojas de ruta tecnológicas y asignación de recursos para garantizar el máximo valor.Gerentes de proyectoCómo planificar un proyecto de IA, incluida la recopilación y evaluación de datos, la limpieza y verificación de datos, el desarrollo de un modelo de prueba de concepto, la integración en los procesos comerciales y la entrega en toda la organización.DesarrolladoresCapacitaciones técnicas en profundidad, con enfoque en redes neuronales y aprendizaje profundo, análisis de imágenes y video (CNN), análisis de sonido y texto (NLP) e incorporación de la IA a las aplicaciones existentes.VendedoresUna visión general de la IA y de cómo puede satisfacer las necesidades de los clientes, propuestas de valor para diversos productos y servicios, y cómo disipar los temores y promover los beneficios de la IA.
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Deep Learning for Business

 14 horas
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Peru (en línea o presencial) está dirigida a analistas de negocios, científicos de datos y desarrolladores que desean crear e implementar modelos de aprendizaje profundo para acelerar el crecimiento de los ingresos y resolver problemas en el mundo empresarial.Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:
  • Comprender los conceptos básicos del aprendizaje automático y el aprendizaje profundo.
  • Obtenga información sobre el futuro de los negocios y la industria con ML y DL.
  • Defina estrategias y soluciones de negocio con deep learning.
  • Aprenda a aplicar la ciencia de datos y el aprendizaje profundo para resolver problemas empresariales.
  • Construya modelos de aprendizaje profundo utilizando Python, Pandas, TensorFlow, CNTK, Torch, Keras, etcétera.
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Aprendizaje profundo para Finance (con R)

 28 horas
El aprendizaje automático es una rama de la inteligencia artificial en la que las computadoras tienen la capacidad de aprender sin ser programadas explícitamente. El aprendizaje profundo es un subcampo del aprendizaje automático que utiliza métodos basados en representaciones y estructuras de datos de aprendizaje, como las redes neuronales. R es un lenguaje de programación popular en la industria financiera. Se utiliza en aplicaciones financieras que van desde programas comerciales centrales hasta sistemas de gestión de riesgos. En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor, los participantes aprenderán cómo implementar modelos de aprendizaje profundo para las finanzas usando R a medida que avanzan en la creación de un modelo de predicción de precios de acciones de aprendizaje profundo. Al final de esta capacitación, los participantes podrán:
  • Comprender los conceptos fundamentales del aprendizaje profundo.
  • Aprenda las aplicaciones y usos del aprendizaje profundo en finanzas
  • Use R para crear modelos de aprendizaje profundo para finanzas
  • Construya su propio modelo de predicción de precios de acciones de aprendizaje profundo usando R
Audiencia
  • Desarrolladores
  • Científicos de datos
Formato del curso
  • Conferencia parcial, discusión parcial, ejercicios y práctica práctica.
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Deep Learning para la banca (con Python)

 28 horas
El aprendizaje automático es una rama de la Inteligencia Artificial en la que los ordenadores tienen la capacidad de aprender sin ser programados explícitamente. El aprendizaje profundo es un subcampo del aprendizaje automático que utiliza métodos basados en el aprendizaje de representaciones y estructuras de datos, como las redes neuronales. Python es un lenguaje de programación de alto nivel famoso por su sintaxis clara y legibilidad de código.En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor, los participantes aprenderán cómo implementar modelos de aprendizaje profundo para la banca utilizando Python a medida que avanzan en la creación de un modelo de riesgo crediticio de aprendizaje profundo.Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:
  • Comprender los conceptos fundamentales del aprendizaje profundo
  • Conozca las aplicaciones y usos del aprendizaje profundo en la banca
  • Utilice Python, Keras y TensorFlow para crear modelos de aprendizaje profundo para la banca
  • Construya su propio modelo de riesgo de crédito de aprendizaje profundo utilizando Python
Audiencia
  • Desarrolladores
  • Científicos de datos
Formato del curso
  • En parte conferencia, en parte discusión, ejercicios y práctica práctica pesada
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Aprendizaje Profundo para la Banca (con R)

 28 horas
El aprendizaje automático es una rama de la inteligencia artificial en la que las computadoras tienen la capacidad de aprender sin ser programadas explícitamente. El aprendizaje profundo es un subcampo del aprendizaje automático que utiliza métodos basados en representaciones y estructuras de datos de aprendizaje, como las redes neuronales. R es un lenguaje de programación popular en la industria financiera. Se utiliza en aplicaciones financieras que van desde programas comerciales centrales hasta sistemas de gestión de riesgos. En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor, los participantes aprenderán cómo implementar modelos de aprendizaje profundo para la banca utilizando R a medida que avanzan en la creación de un modelo de riesgo de crédito de aprendizaje profundo. Al final de esta capacitación, los participantes podrán:
  • Comprender los conceptos fundamentales del aprendizaje profundo.
  • Aprenda las aplicaciones y usos del aprendizaje profundo en la banca
  • Use R para crear modelos de aprendizaje profundo para la banca
  • Construir su propio modelo de riesgo crediticio de aprendizaje profundo usando R
Audiencia
  • Desarrolladores
  • Científicos de datos
Formato del curso
  • Conferencia parcial, discusión parcial, ejercicios y práctica práctica.
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Deep Learning para Finanzas (con Python)

 28 horas
El aprendizaje automático es una rama de la Inteligencia Artificial en la que los ordenadores tienen la capacidad de aprender sin ser programados explícitamente. El aprendizaje profundo es un subcampo del aprendizaje automático que utiliza métodos basados en el aprendizaje de representaciones y estructuras de datos, como las redes neuronales. Python es un lenguaje de programación de alto nivel famoso por su sintaxis clara y legibilidad de código.En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor, los participantes aprenderán cómo implementar modelos de aprendizaje profundo para finanzas utilizando Python a medida que avanzan en la creación de un modelo de predicción de precios de acciones de aprendizaje profundo.Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:
  • Comprender los conceptos fundamentales del aprendizaje profundo
  • Conozca las aplicaciones y usos del aprendizaje profundo en las finanzas
  • Utilice Python, Keras y TensorFlow para crear modelos de aprendizaje profundo para finanzas
  • Construya su propio modelo de predicción de precios de acciones de aprendizaje profundo utilizando Python
Audiencia
  • Desarrolladores
  • Científicos de datos
Formato del curso
  • En parte conferencia, en parte discusión, ejercicios y práctica práctica pesada
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Aprendizaje profundo para la medicina

 14 horas
Machine Learning es una rama de la Inteligencia Artificial en la que las computadoras tienen la capacidad de aprender sin ser programadas explícitamente. Deep Learning es un subcampo de Machine Learning que intenta imitar el funcionamiento del cerebro humano en la toma de decisiones. Se entrena con datos para proporcionar soluciones automáticas a los problemas. Deep Learning ofrece grandes oportunidades para la industria médica, que se encuentra en una mina de oro de datos.En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor, los participantes participarán en una serie de discusiones, ejercicios y análisis de estudios de casos para comprender los fundamentos de Deep Learning. Se evaluarán las herramientas y técnicas más importantes Deep Learning y se realizarán ejercicios para preparar a los participantes para llevar a cabo su propia evaluación e implementación de soluciones Deep Learning dentro de sus organizaciones.Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:
  • Comprender los fundamentos de Deep Learning
  • Aprender Deep Learning técnicas y sus aplicaciones en la industria
  • Examinar los problemas de la medicina que pueden ser resueltos por Deep Learning tecnologías
  • Explore Deep Learning estudios de casos en medicina
  • Formular una estrategia para adoptar las últimas tecnologías en Deep Learning para resolver problemas en medicina
Audiencia
  • Gerentes
  • Profesionales médicos en roles de liderazgo
Formato del curso
  • En parte conferencia, en parte discusión, ejercicios y práctica práctica pesada
Nota
  • Para solicitar una formación personalizada para este curso, póngase en contacto con nosotros para concertarlo.
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Deep Learning for Healthcare

 14 horas
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Peru (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores y científicos de datos que desean aplicar redes neuronales convolucionales (CNN) al análisis de resonancias magnéticas.Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:
  • Instale y configure el entorno de desarrollo, el software y las bibliotecas necesarias para comenzar a desarrollar.
  • Analice imágenes de resonancia magnética utilizando técnicas de aprendizaje profundo como CNN.
  • Detectar posibles condiciones de salud, como enfermedades cardíacas, a través del análisis de resonancia magnética.
  • Aplicar técnicas como la segmentación de imágenes y la formación en CNN para identificar posibles enfermedades.
  • Identificar la genómica de una enfermedad mediante radiómica.
  • Cree e implemente una aplicación de aprendizaje profundo orientada al análisis de imágenes de atención médica.
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Aprendizaje profundo para la visión

 21 horas
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.
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Introducción Deep Learning y Redes Neuronales para Ingenieros

 21 horas
Tipo: Formación teórica con aplicaciones acordadas de antemano con los alumnos sobre Lasaña o Keras según el grupo pedagógico Método didáctico: presentación, intercambios y estudios de casos La inteligencia artificial, después de haber irrumpido en muchos campos científicos, ha comenzado a revolucionar un gran número de sectores económicos (industria, medicina, comunicación, etc.). Sin embargo, su presentación en los principales medios de comunicación es a menudo una fantasía, muy alejada de lo que realmente son los campos de Machine Learning o Deep Learning. El objetivo de esta formación es proporcionar a los ingenieros que ya tienen un dominio de las herramientas informáticas (incluyendo una programación básica de software) una introducción a Deep Learning así como a sus diferentes áreas de especialización y por tanto a las principales arquitecturas de red existentes en la actualidad. Si se recuerdan los conceptos básicos de matemáticas durante el curso, se recomienda un nivel de matemáticas del tipo BAC+2 para mayor comodidad. Es absolutamente posible saltarse el eje matemático para mantener solo una visión de "sistema", pero este enfoque limitará en gran medida su comprensión del tema.
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Matlab para el Aprendizaje Profundo

 14 horas
En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor, los participantes aprenderán cómo usar Matlab para diseñar, construir y visualizar una red neuronal convolucional para el reconocimiento de imágenes. Al final de esta capacitación, los participantes podrán:
  • Construye un modelo de aprendizaje profundo
  • Automatizar el etiquetado de datos
  • Trabaja con modelos de Caffe y TensorFlow - Keras
  • Entrene datos utilizando múltiples GPU , la nube o clústeres
Audiencia
  • Desarrolladores
  • Ingenieros
  • Expertos en dominios
Formato del curso
  • Conferencia parcial, discusión parcial, ejercicios y práctica práctica.
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Aprendizaje automático y Deep Learning

 21 horas
Este curso cubre la IA (enfatizando Machine Learning y Deep Learning)
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Computación neuronal – Ciencia de datos

 14 horas
Esta sesión de capacitación en el aula contendrá presentaciones y ejemplos basados en computadora y ejercicios de estudio de casos para realizar con bibliotecas de redes neuronales y profundas relevantes
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Python and Deep Learning with OpenCV 4

 14 horas
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Peru (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de software que desean programar en Python con OpenCV 4 para el aprendizaje profundo.Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:
  • Vea, cargue y clasifique imágenes y vídeos con OpenCV 4.
  • Implemente el aprendizaje profundo en OpenCV, 4 con TensorFlow y Keras.
  • Ejecute modelos de aprendizaje profundo y genere informes impactantes a partir de imágenes y vídeos.
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OpenFace: Creación de sistemas de reconocimiento facial

 14 horas
OpenFace es Python y Torch un software de reconocimiento facial en tiempo real de código abierto basado en la investigación de FaceNet de Google.En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor, los participantes aprenderán a usar los componentes de OpenFace para crear e implementar una aplicación de reconocimiento facial de muestra.Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:
  • Trabaje con los componentes de OpenFace, incluidos dlib, OpenVC Torch y nn4 para implementar la detección, alineación y transformación de rostros
  • Aplique OpenFace a aplicaciones del mundo real como vigilancia, verificación de identidad, realidad virtual, juegos e identificación de clientes habituales, etcétera.
Audiencia
  • Desarrolladores
  • Científicos de datos
Formato del curso
  • En parte conferencia, en parte discusión, ejercicios y práctica práctica pesada
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OpenNMT: Configuración de un sistema de traducción automática neuronal

 7 horas
En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor, los participantes aprenderán cómo configurar y usar OpenNMT para llevar a cabo la traducción de varios conjuntos de datos de muestra. El curso comienza con una descripción general de las redes neuronales que se aplican a la traducción automática. Los participantes realizarán ejercicios en vivo durante todo el curso para demostrar su comprensión de los conceptos aprendidos y recibir comentarios del instructor. Al final de esta capacitación, los participantes tendrán el conocimiento y la práctica necesarios para implementar una solución OpenNMT vivo. Las muestras de idioma de origen y destino se preorganizarán según los requisitos de la audiencia.
    Formato del curso
    • Conferencia parcial, discusión parcial, práctica práctica intensa
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    PaddlePaddle

     21 horas
    PaddlePaddle (PArallel Distributed Deep LEarning) es una plataforma de aprendizaje profundo escalable desarrollada por Baidu En este entrenamiento en vivo instruido, los participantes aprenderán a usar PaddlePaddle para permitir el aprendizaje profundo en sus aplicaciones de productos y servicios Al final de esta capacitación, los participantes podrán: Configurar y configurar PaddlePaddle Configurar una red neuronal convolucional (CNN) para el reconocimiento de imágenes y la detección de objetos Configurar una Red Neuronal Recurrente (RNN) para el análisis de sentimientos Establecer un aprendizaje profundo sobre los sistemas de recomendación para ayudar a los usuarios a encontrar respuestas Predecir porcentajes de clics (CTR), clasificar conjuntos de imágenes a gran escala, realizar reconocimiento óptico de caracteres (OCR), buscar rangos, detectar virus informáticos e implementar un sistema de recomendaciones Audiencia Desarrolladores Científicos de datos Formato del curso Conferencia de parte, parte de discusión, ejercicios y práctica manual .
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    Avanzado Machine Learning con R

     21 horas
    En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor, los participantes aprenderán técnicas avanzadas para Machine Learning con R a medida que avanzan en la creación de una aplicación del mundo real. Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:
    • Comprender e implementar técnicas de aprendizaje no supervisado
    • Aplique la agrupación en clústeres y la clasificación para realizar predicciones basadas en datos del mundo real.
    • Visualice los datos para obtener información rápidamente, tomar decisiones y perfeccionar aún más el análisis.
    • Mejore el rendimiento de un modelo de aprendizaje automático mediante el ajuste de hiperparámetros.
    • Ponga un modelo en producción para usarlo en una aplicación más grande.
    • Aplique técnicas avanzadas de aprendizaje automático para responder preguntas relacionadas con datos de redes sociales, big data y más.
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    Hardware-Accelerated Video Analytics

     14 horas
    Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Peru (en línea o en el sitio) está dirigida a desarrolladores que desean crear modelos de detección y seguimiento de objetos acelerados por hardware para analizar datos de transmisión de video. Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:
    • Instale y configure el entorno de desarrollo, el software y las bibliotecas necesarias para comenzar a desarrollar.
    • Cree, entrene e implemente modelos de aprendizaje profundo para analizar transmisiones de video en vivo.
    • Identifique, rastree, segmente y prediga diferentes objetos dentro de los fotogramas de video.
    • Optimice los modelos de detección y seguimiento de objetos.
    • Implemente una aplicación de análisis de vídeo inteligente (IVA).
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    TensorFlow Lite for Embedded Linux

     21 horas
    Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Peru (en línea o en el sitio) está dirigida a desarrolladores que desean usar TensorFlow Lite para implementar modelos de aprendizaje profundo en dispositivos integrados. Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:
    • Instala y configura Tensorflow Lite en un dispositivo integrado.
    • Comprender los conceptos y componentes subyacentes TensorFlow Lite.
    • Convierta los modelos existentes al formato TensorFlow Lite para ejecutarlos en dispositivos integrados.
    • Trabaje dentro de las limitaciones de los dispositivos pequeños y TensorFlow Lite, mientras aprende a ampliar el alcance de las operaciones que se pueden ejecutar.
    • Implemente un modelo de aprendizaje profundo en un dispositivo integrado que ejecute Linux.
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    TensorFlow Lite for Android

     21 horas
    Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Peru (en línea o en el sitio) está dirigida a desarrolladores que desean utilizar TensorFlow Lite para desarrollar aplicaciones móviles con capacidades de aprendizaje profundo. Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:
    • Instalar y configurar TensorFlow Lite.
    • Comprende los principios detrás de TensorFlow, el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo.
    • Cargue modelos de TensorFlow en un dispositivo Android.
    • Habilite la funcionalidad de aprendizaje profundo y aprendizaje automático, como la visión artificial y el reconocimiento de lenguaje natural en una aplicación móvil.
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    TensorFlow Lite for iOS

     21 horas
    Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor (en línea o en el sitio) está dirigida a desarrolladores que deseen utilizar TensorFlow Lite para desarrollar aplicaciones móviles iOS con capacidades de aprendizaje profundo. Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:
    • Instalar y configurar TensorFlow Lite.
    • Comprende los principios detrás de TensorFlow y el aprendizaje automático en dispositivos móviles.
    • Cargue modelos de TensorFlow en un dispositivo iOS.
    • Ejecute una aplicación iOS capaz de detectar y clasificar un objeto capturado a través de la cámara del dispositivo.
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    Tensorflow Lite for Microcontrollers

     21 horas
    Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Peru (en línea o en el sitio) está dirigida a ingenieros que desean escribir, cargar y ejecutar modelos de aprendizaje automático en dispositivos integrados muy pequeños. Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:
    • Instalar TensorFlow Lite.
    • Cargue modelos de aprendizaje automático en un dispositivo integrado para permitirle detectar voz, clasificar imágenes, etc.
    • Agregue IA a los dispositivos de hardware sin depender de la conectividad de red.
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    Deep Learning Neural Networks with Chainer

     14 horas
    Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Peru (en línea o presencial) está dirigida a investigadores y desarrolladores que desean usar Chainer para construir y entrenar redes neuronales en Python mientras hacen que el código sea fácil de depurar.Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:
    • Configure el entorno de desarrollo necesario para comenzar a desarrollar modelos de redes neuronales.
    • Defina e implemente modelos de redes neuronales utilizando un código fuente comprensible.
    • Ejecute ejemplos y modifique los algoritmos existentes para optimizar los modelos de entrenamiento de aprendizaje profundo mientras aprovecha los GPUs para un alto rendimiento.
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    Distributed Deep Learning with Horovod

     7 horas
    Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Peru (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores o científicos de datos que deseen usar Horovod para ejecutar capacitaciones de aprendizaje profundo distribuidas y ampliarlas para que se ejecuten en múltiples GPU en paralelo.Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:
    • Configure el entorno de desarrollo necesario para comenzar a ejecutar capacitaciones de aprendizaje profundo.
    • Instale y configure Horovod para entrenar modelos con TensorFlow, Keras, PyTorch y Apache MXNet.
    • Escale el entrenamiento de aprendizaje profundo con Horovod para que se ejecute en varios GPU.
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    Accelerating Deep Learning with FPGA and OpenVINO

     35 horas
    Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Peru (en línea o presencial) está dirigida a científicos de datos que desean acelerar las aplicaciones de aprendizaje automático en tiempo real e implementarlas a escala.Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:
    • Instale el kit de herramientas OpenVINO.
    • Acelere una aplicación de visión artificial mediante una FPGA.
    • Ejecute diferentes capas de CNN en la FPGA.
    • Escale la aplicación a varios nodos de un clúster Kubernetes.
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    Building Deep Learning Models with Apache MXNet

     21 horas
    Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a científicos de datos que desean utilizar Apache MXNet para crear e implementar un modelo de aprendizaje profundo para el reconocimiento de imágenes.Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:
    • Instale y configure Apache MXNet y sus componentes.
    • Comprender la arquitectura y las estructuras de datos de MXNet.
    • Utilice las API de bajo y alto nivel de Apache MXNet para crear redes neuronales de manera eficiente.
    • Cree una red neuronal convolucional para la clasificación de imágenes.
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    Deep Learning with Keras

     21 horas
    Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Peru (en línea o presencial) está dirigida a personas técnicas que desean aplicar el modelo de aprendizaje profundo a las aplicaciones de reconocimiento de imágenes.Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:
    • Instalar y configurar Keras.
    • Cree rápidamente prototipos de modelos de aprendizaje profundo.
    • Implementar una red convolucional.
    • Implementar una red recurrente.
    • Ejecute un modelo de aprendizaje profundo tanto en una CPU como en GPU.
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    Advanced Deep Learning with Keras and Python

     14 horas
    Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Peru (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de software que desean desarrollar redes neuronales avanzadas de aprendizaje profundo y modelar utilizando Keras y Python.Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:
    • Aplique el aprendizaje profundo con métodos de aprendizaje supervisado o no supervisado.
    • Desarrolle, entrene e implemente redes neuronales simultáneas y redes neuronales recurrentes.
    • Utilice Keras y Python para crear modelos de aprendizaje profundo con el fin de resolver problemas relacionados con imágenes, texto, sonido y mucho más.
    Leer más...

    Deep Learning for Self Driving Cars

     21 horas
    Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Peru (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores que desean construir un automóvil autónomo utilizando técnicas de aprendizaje profundo.Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:
    • Utilice Keras para crear y entrenar una red neuronal convolucional.
    • Utilice técnicas de visión artificial para identificar carriles en un proyecto de conducción autónoma.
    • Entrene un modelo de aprendizaje profundo para diferenciar las señales de tráfico.
    • Simula un coche totalmente autónomo.
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    Antorcha para máquina y Deep Learning

     21 horas
    Torch es una biblioteca de aprendizaje automático de código abierto y un marco de computación científica basado en el lenguaje de programación Lua. Proporciona un entorno de desarrollo para la numérica, el aprendizaje automático y la visión artificial, con un énfasis particular en el aprendizaje profundo y las redes convolucionales. Es uno de los marcos más rápidos y flexibles para Machine y Deep Learning y es utilizado por empresas como Facebook, Google, Twitter, NVIDIA, AMD, Intel y muchas otras.En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor, cubrimos los principios de Torch, sus características únicas y cómo se puede aplicar en aplicaciones del mundo real. Pasamos por numerosos ejercicios prácticos en todo momento, demostrando y practicando los conceptos aprendidos.Al final del curso, los participantes tendrán una comprensión profunda de las características y capacidades subyacentes de Torch, así como de su papel y contribución dentro del espacio de la IA en comparación con otros marcos y bibliotecas. Los participantes también habrán recibido la práctica necesaria para implementar Torch en sus propios proyectos.
       
    Formato del curso
    • Visión general de la máquina y Deep Learning
    • Ejercicios de codificación e integración en clase
    • Preguntas de prueba esparcidas a lo largo del camino para verificar la comprensión
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    Masterización Apache SINGA

     21 horas
    SINGA es una plataforma general de aprendizaje profundo distribuido para entrenar grandes modelos de aprendizaje profundo en grandes conjuntos de datos. Está diseñado con un modelo de programación intuitivo basado en la abstracción de capas. Se admite una variedad de modelos populares de aprendizaje profundo, a saber, modelos de retroalimentación que incluyen redes neuronales convolucionales (CNN), modelos de energía como la máquina de Boltzmann restringida (RBM) y redes neuronales recurrentes (RNN). Se proporcionan muchas capas integradas para los usuarios. La arquitectura de SINGA es lo suficientemente flexible como para ejecutar marcos de entrenamiento sincrónicos, asincrónicos e híbridos. SINGA también admite diferentes esquemas de partición de redes neuronales para paralelizar el entrenamiento de modelos grandes, a saber, partición en dimensión de lote, dimensión de característica o partición híbrida.AudienciaEste curso está dirigido a investigadores, ingenieros y desarrolladores que buscan utilizar Apache SINGA como marco de aprendizaje profundo.Después de completar este curso, los delegados:
    • comprender la estructura y los mecanismos de implementación de SINGA.
    • Ser capaz de llevar a cabo tareas de instalación / entorno de producción / arquitectura y configuración
    • ser capaz de evaluar la calidad del código, realizar la depuración, la supervisión
    • ser capaz de implementar producción avanzada como modelos de entrenamiento, incrustación de términos, creación de gráficos y registro.
     
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    Masterización Deeplearning4j

     21 horas
    Deeplearning4j es la primera biblioteca de aprendizaje profundo distribuida, de código abierto y de grado comercial escrita para Java y Scala. Integrado con Hadoop y Spark, DL4J está diseñado para ser utilizado en entornos empresariales en GPU y CPU distribuidas. AudienciaEste curso está dirigido a ingenieros y desarrolladores que buscan utilizar Deeplearning4j en sus proyectos. Después de este curso, los delegados podrán:
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    PNL con Deeplearning4j

     14 horas
    Deeplearning4j es una biblioteca de aprendizaje profundo distribuida de código abierto escrita para Java y Scala. Integrado con Hadoop y Spark, DL4J está diseñado para ser utilizado en entornos empresariales en GPU y CPU distribuidas.Word2Vec es un método de cálculo de representaciones vectoriales de palabras introducido por un equipo de investigadores en Google dirigido por Tomas Mikolov.AudienciaEste curso está dirigido a investigadores, ingenieros y desarrolladores que buscan utilizar Deeplearning4J para construir modelos Word2Vec.
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    Last Updated:

    Testimonios(16)

    Hunter es fabuloso, muy atractivo, extremadamente conocedor y agradable. Muy bien hecho.

    Rick Johnson - Laramie County Community College

    Curso - Artificial Intelligence (AI) Overview

    Traducción Automática

    The clarity with which it was presented

    John McLemore - Motorola Solutions

    Curso - Deep Learning for Telecom (with Python)

    The trainer explained the content well and was engaging throughout. He stopped to ask questions and let us come to our own solutions in some practical sessions. He also tailored the course well for our needs.

    Robert Baker

    Curso - Deep Learning with TensorFlow 2.0

    Tomasz really know the information well and the course was well paced.

    Raju Krishnamurthy - Google

    Curso - TensorFlow Extended (TFX)

    Organization, adhering to the proposed agenda, the trainer's vast knowledge in this subject

    Ali Kattan - TWPI

    Curso - Natural Language Processing with TensorFlow

    The trainer was a professional in the subject field and related theory with application excellently

    Fahad Malalla - Tatweer Petroleum

    Curso - Applied AI from Scratch in Python

    In-depth coverage of machine learning topics, particularly neural networks. Demystified a lot of the topic.

    Sacha Nandlall

    Curso - Python for Advanced Machine Learning

    Very flexible.

    Frank Ueltzhöffer

    Curso - Artificial Neural Networks, Machine Learning and Deep Thinking

    Very updated approach or CPI (tensor flow, era, learn) to do machine learning.

    Paul Lee

    Curso - TensorFlow for Image Recognition

    I liked the new insights in deep machine learning.

    Josip Arneric

    Curso - Neural Network in R

    We have gotten a lot more insight in to the subject matter. Some nice discussion were made with some real subjects within our company.

    Sebastiaan Holman

    Curso - Machine Learning and Deep Learning

    I really appreciated the crystal clear answers of Chris to our questions.

    Léo Dubus

    Curso - Réseau de Neurones, les Fondamentaux en utilisant TensorFlow comme Exemple

    The global overview of deep learning.

    Bruno Charbonnier

    Curso - Advanced Deep Learning

    The topic is very interesting.

    Wojciech Baranowski

    Curso - Introduction to Deep Learning

    Ann created a great environment to ask questions and learn. We had a lot of fun and also learned a lot at the same time.

    Gudrun Bickelq

    Curso - Introduction to the use of neural networks

    It was very interactive and more relaxed and informal than expected. We covered lots of topics in the time and the trainer was always receptive to talking more in detail or more generally about the topics and how they were related. I feel the training has given me the tools to continue learning as opposed to it being a one off session where learning stops once you've finished which is very important given the scale and complexity of the topic.

    Jonathan Blease

    Curso - Artificial Neural Networks, Machine Learning, Deep Thinking

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