Cursos de Aprendizaje Automático en Lima

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Lima (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel principiante que desean comprender el concepto de los modelos preentrenados y aprender cómo aplicarlos para resolver problemas del mundo real sin construir modelos desde cero.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Comprender el concepto y los beneficios de los modelos preentrenados.
• Explorar diversas arquitecturas de modelos preentrenados y sus casos de uso.
• Afinar un modelo preentrenado para tareas específicas.
• Implementar modelos preentrenados en proyectos simples de aprendizaje automático.

Esta formación en vivo y dirigida por un instructor en Lima (en línea o presencial) está dirigida a participantes con diferentes niveles de conocimientos que deseen aprovechar la plataforma AutoML de Google para construir chatbots personalizados para diversas aplicaciones.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender los fundamentos del desarrollo de chatbots.
• Navegar por Google Cloud Platform y acceder a AutoML.
• Preparar datos para entrenar modelos de chatbot.
• Entrenar y evaluar modelos personalizados de chatbot mediante AutoML.
• Desplegar e integrar chatbots en distintas plataformas y canales.
• Monitorear y optimizar el rendimiento del chatbot con el tiempo.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Lima (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores de IA de nivel intermedio, ingenieros de aprendizaje automático y arquitectos de sistemas que desean optimizar modelos de IA para su implementación en entornos edge.

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los desafíos y requisitos para implementar modelos de IA en dispositivos edge.
• Aplicar técnicas de compresión de modelos para reducir el tamaño y la complejidad de los mismos.
• Utilizar métodos de cuantización para mejorar la eficiencia del modelo en hardware edge.
• Implementar podado (pruning) y otras técnicas de optimización para mejorar el rendimiento del modelo.
• Implementar modelos de IA optimizados en diversos dispositivos edge.

Esta formación en vivo con instructor en Lima (online o en sitio) está dirigida a desarrolladores, científicos de datos y entusiastas tecnológicos de nivel intermedio que desean adquirir habilidades prácticas para desplegar modelos de IA en dispositivos edge para diversas aplicaciones.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los principios de Edge AI y sus beneficios.
• Configurar el entorno de computación edge.
• Desarrollar, entrenar y optimizar modelos de IA para su despliegue en edge.
• Implementar soluciones prácticas de IA en dispositivos edge.
• Evaluar y mejorar el rendimiento de los modelos desplegados en edge.
• Abordar consideraciones éticas y de seguridad en aplicaciones de Edge AI.

Esta formación en vivo con instructores en Lima (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de IA y científicos de datos de nivel avanzado con experiencia intermedia a avanzada que deseen mejorar el rendimiento de los modelos DeepSeek, reducir la latencia y desplegar soluciones de IA de manera eficiente mediante prácticas modernas de MLOps.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Optimizar los modelos DeepSeek para lograr eficiencia, precisión y escalabilidad.
• Implementar mejores prácticas para MLOps y la versión de modelos.
• Desplegar modelos DeepSeek en infraestructuras en la nube e on-premise (locales).
• Monitorear, mantener y escalar soluciones de IA de manera efectiva.

MLOps en Kubernetes es un marco de trabajo para automatizar el entrenamiento, validación, empaquetado y despliegue de modelos de machine learning mediante pipelines contenedorizados y flujos de trabajo GitOps.

Esta formación en vivo con instructor (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel intermedio que deseen construir pipelines de MLOps automatizados y escalables en Kubernetes.

Al finalizar esta formación, los participantes estarán capacitados para:

• Diseñar pipelines de CI/CD de extremo a extremo para machine learning.
• Implementar flujos de trabajo GitOps para el despliegue y versionado de modelos.
• Automatizar el entrenamiento, pruebas y empaquetado de modelos ML.
• Integrar estrategias de monitoreo, alertas y rollback.

Formato del curso

• Presentaciones guiadas por el instructor y profundizaciones técnicas.
• Ejercicios prácticos que construyen flujos de trabajo CI/CD del mundo real.
• Práctica en laboratorio en vivo desplegando cargas de trabajo ML en Kubernetes.

Opciones de personalización del curso

• Las organizaciones pueden solicitar contenido adaptado a sus herramientas e infraestructura internas de MLOps.

Kubeflow es una plataforma de código abierto diseñada para simplificar la construcción, entrenamiento y despliegue de cargas de trabajo de aprendizaje automático en Kubernetes.

Esta formación en vivo dirigida por instructores (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel principiante e intermedio que desean construir flujos de trabajo de ML confiables utilizando Kubeflow.

Al finalizar esta formación, los asistentes adquirirán las habilidades para:

• Navegar por el ecosistema y los componentes principales de Kubeflow.
• Crear flujos de trabajo reproducibles con Kubeflow Pipelines.
• Ejecutar trabajos de entrenamiento escalables en Kubernetes.
• Desplegar modelos de aprendizaje automático de manera eficiente usando Kubeflow Serving.

Formato del Curso

• Presentaciones guiadas y discusiones colaborativas.
• Prácticas con componentes reales de Kubeflow.
• Ejercicios prácticos para construir flujos de trabajo de ML de extremo a extremo.

Opciones de Personalización del Curso

• Se pueden organizar versiones personalizadas de esta formación para alinearse con la pila tecnológica y los requisitos del proyecto de tu equipo.

TinyML es la práctica de implementar modelos de aprendizaje automático optimizados en dispositivos de borde con recursos limitados.

Esta formación en vivo impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a profesionales técnicos de nivel avanzado que deseen diseñar, optimizar e implementar pipelines completos de TinyML.

Al finalizar esta formación, los participantes aprenderán cómo:

• Recopilar, preparar y gestionar conjuntos de datos para aplicaciones de TinyML.
• Entrenar y optimizar modelos para microcontroladores de bajo consumo.
• Convertir modelos a formatos ligeros adecuados para dispositivos de borde.
• Implementar, probar y supervisar aplicaciones de TinyML en entornos de hardware real.

Formato del curso

• Conferencias guiadas por el instructor y discusión técnica.
• Laboratorios prácticos e experimentación iterativa.
• Implementación práctica en plataformas basadas en microcontroladores.

Opciones de personalización del curso

• Para personalizar la formación con herramientas específicas, placas de hardware o flujos de trabajo internos, contáctenos para coordinar.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en <ubicación> (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores de nivel intermedio, científicos de datos y profesionales de la IA que desean aprovechar TensorFlow Lite para aplicaciones de IA en el borde.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

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

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Lima (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel avanzado que desean dominar las tecnologías detrás de los sistemas autónomos.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Diseñar e implementar modelos de IA para la toma de decisiones autónomas.
• Desarrollar algoritmos de control para la navegación autónoma y la evitación de obstáculos.
• Garantizar la seguridad y confiabilidad en los sistemas autónomos impulsados por IA.
• Integrar sistemas autónomos con marcos de robótica e inteligencia artificial existentes.

Esta capacitación en vivo con instructor en Lima (en línea o presencial) 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 podrán:

• Construir y entrenar redes neuronales convolucionales (CNN) usando TensorFlow.
• Aprovechar Google Colab para el desarrollo de modelos escalables y eficientes en la nube.
• 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 modelos de clasificación de imágenes.

TinyML es un enfoque para desplegar modelos de aprendizaje automático en dispositivos de bajo consumo y recursos limitados, operando en el borde de la red.

Esta formación en vivo, impartida por instructores (en línea o presencial), está dirigida a profesionales de nivel avanzado que desean asegurar las tuberías de TinyML e implementar técnicas de preservación de la privacidad en aplicaciones de IA periférica.

Al finalizar este curso, los participantes podrán:

• Identificar riesgos de seguridad únicos para la inferencia de TinyML en el dispositivo.
• Implementar mecanismos de preservación de la privacidad para despliegues de IA periférica.
• Fortalecer los modelos TinyML y los sistemas embebidos contra amenazas adversarias.
• Aplicar las mejores prácticas para el manejo seguro de datos en entornos con recursos limitados.

Formato del curso

• Conferencias atractivas respaldadas por discusiones guiadas por expertos.
• Ejercicios prácticos que enfatizan escenarios de amenazas del mundo real.
• Implementación práctica utilizando herramientas de seguridad embebida y TinyML.

Opciones de personalización del curso

• Las organizaciones pueden solicitar una versión personalizada de esta formación para alinearse con sus necesidades específicas de seguridad y cumplimiento.

Esta formación en vivo con instructor en Lima (en línea o presencial) está dirigida a profesionales avanzados que desean ampliar su conocimiento sobre modelos de aprendizaje automático, mejorar sus habilidades en la sintonización de hiperparámetros y aprender a desplegar modelos de manera efectiva mediante Google Colab.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Implementar modelos avanzados de aprendizaje automático utilizando frameworks populares como Scikit-learn y TensorFlow.
• Optimizar el rendimiento del modelo mediante la sintonización de hiperparámetros.
• Desplegar modelos de aprendizaje automático en aplicaciones reales utilizando Google Colab.
• Colaborar y gestionar proyectos de aprendizaje automático a gran escala en Google Colab.

Esta formación presencial impartida por un instructor en Lima (en línea o in situ) está dirigida a profesionales de nivel intermedio que desean aplicar técnicas de IA para optimizar la gestión del rendimiento en la fabricación de semiconductores.

Al final de esta formación, los participantes podrán:

• Analizar los datos de producción para identificar factores que afectan las tasas de rendimiento.
• Implementar algoritmos de IA para mejorar los procesos de gestión del rendimiento.
• Optimizar los parámetros de producción para reducir defectos y mejorar el rendimiento.
• Integrar la gestión del rendimiento impulsada por IA en los flujos de trabajo de producción existentes.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Lima (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de negocios e IA de nivel intermedio que desean aplicar el aprendizaje automático en entornos empresariales, previsión y sistemas impulsados por IA, utilizando estudios de caso reales y herramientas basadas en Python.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender cómo se integra el aprendizaje automático dentro de la estrategia empresarial e inteligencia artificial.
• Aplicar técnicas de aprendizaje supervisado y no supervisado a problemas empresariales estructurados.
• Preprocesar y transformar datos para su modelado.
• Utilizar redes neuronales para tareas de clasificación y predicción.
• Realizar previsión de ventas utilizando métodos estadísticos y basados en ML.
• Implementar clustering (agrupamiento) y minería de reglas de asociación para la segmentación de clientes y descubrimiento de patrones.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Lima (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel intermedio que desean aplicar técnicas de mantenimiento predictivo impulsadas por IA en la fabricación de semiconductores para mejorar la eficiencia de la producción y reducir los fallos inesperados de los equipos.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Implementar modelos de IA para predecir fallos de equipos en la fabricación de semiconductores.
• Analizar datos de mantenimiento para identificar patrones y tendencias que indiquen posibles problemas.
• Integrar el mantenimiento predictivo impulsado por IA en los flujos de trabajo existentes de fabricación.
• Reducir el tiempo de inactividad y los costos de mantenimiento mediante una gestión proactiva de los equipos.

Esta formación en vivo con instructor en Lima (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel avanzado que desean aplicar técnicas de vanguardia de IA para automatizar el diseño de semiconductores, mejorando la eficiencia, la precisión y la innovación en el diseño y la verificación de chips.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Aplicar técnicas avanzadas de IA para optimizar los procesos de diseño de semiconductores.
• Integrar modelos de aprendizaje automático en herramientas EDA para mejorar la verificación del diseño.
• Desarrollar soluciones impulsadas por IA para abordar desafíos complejos en la fabricación de chips.
• Aprovechar las redes neuronales para aumentar la precisión y la velocidad de la automatización del diseño.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Lima (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 características avanzadas de TensorFlow para el aprendizaje profundo.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Lima (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel intermedio que desean comprender y aplicar técnicas de IA para optimizar los procesos de fabricación de semiconductores.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender las metodologías de IA para la optimización de procesos en la fabricación de chips.
• Implementar modelos de IA para mejorar el rendimiento y reducir defectos.
• Analizar los datos del proceso para identificar los parámetros clave a optimizar.
• Aplicar técnicas de aprendizaje automático para ajustar con precisión los procesos de fabricación de semiconductores.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Lima (en línea o presencial) está dirigida a participantes de nivel intermedio que desean automatizar y gestionar flujos de trabajo de aprendizaje automático, incluyendo la capacitación, validación y despliegue de modelos mediante Apache Airflow.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Configurar Apache Airflow para la orquestación de flujos de trabajo de aprendizaje automático.
• Automatizar tareas de preprocesamiento de datos, capacitación de modelos y validación.
• Integrar Airflow con frameworks y herramientas de aprendizaje automático.
• Desplegar modelos de aprendizaje automático utilizando pipelines automatizados.
• Monitorear y optimizar flujos de trabajo de aprendizaje automático en entornos de producción.

Esta formación práctica impartida por un instructor en Lima (en línea o presencial) está dirigida a científicos de datos y desarrolladores de nivel intermedio que desean aplicar algoritmos de aprendizaje automático de manera eficiente utilizando el entorno Google Colab.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Configurar y navegar por Google Colab para proyectos de aprendizaje automático.
• Comprender y aplicar diversos algoritmos de aprendizaje automático.
• Utilizar bibliotecas como Scikit-learn para analizar y predecir datos.
• Implementar modelos de aprendizaje supervisado y no supervisado.
• Optimizar y evaluar modelos de aprendizaje automático de manera efectiva.

TinyML es la práctica de desplegar modelos de aprendizaje automático en hardware con recursos altamente limitados.

Esta formación en vivo con instructor (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel avanzado que desean optimizar modelos TinyML para un despliegue de baja latencia y eficiente en memoria en dispositivos embebidos.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Aplicar técnicas de cuantización, poda (pruning) y compresión para reducir el tamaño del modelo sin sacrificar la precisión.
• Realizar pruebas comparativas de modelos TinyML en cuanto a latencia, consumo de memoria y eficiencia energética.
• Implementar pipelines de inferencia optimizados en microcontroladores y dispositivos edge.
• Evaluar los compromisos entre rendimiento, precisión y restricciones del hardware.

Formato del curso

• Presentaciones a cargo del instructor acompañadas de demostraciones técnicas.
• Ejercicios prácticos de optimización y pruebas comparativas de rendimiento.
• Implementación práctica de pipelines TinyML en un entorno de laboratorio controlado.

Opciones de personalización del curso

• Para una formación adaptada a plataformas de hardware específicas o flujos de trabajo internos, por favor contáctenos para personalizar el programa.

Esta capacitación en vivo impartida por un instructor en Lima (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel avanzado que deseen explorar las técnicas más recientes de XAI para modelos de aprendizaje profundo, con un enfoque en la construcción de sistemas de IA interpretables.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• 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 los compromisos entre el rendimiento y la transparencia.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Lima (en línea o presencial) está dirigida a profesionales con conocimientos básicos que desean comprender y aplicar tecnologías de IA dentro de la industria de la fabricación de semiconductores.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Comprender los principios básicos de la IA y cómo se aplican a la fabricación de semiconductores.
• Identificar áreas dentro de la fabricación de semiconductores donde la IA puede implementarse de manera efectiva.
• Utilizar herramientas y técnicas de IA para mejorar la eficiencia de producción y el control de calidad.
• Implementar modelos básicos de IA para optimizar los procesos de fabricación.

Docker es una plataforma de contenedorización utilizada para construir entornos reproducibles, portátiles y escalables para sistemas de ML.

Esta formación en vivo impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a profesionales técnicos de nivel intermedio a avanzado que deseen contenerizar y operar pipelines completas de ML utilizando Docker.

Al completar esta formación, los participantes podrán:

• Contenerizar cargas de trabajo de entrenamiento, validación e inferencia de ML.
• Diseñar y orquestar pipelines de extremo a extremo de ML utilizando Docker y herramientas complementarias.
• Implementar versionado, reproducibilidad e integración continua / despliegue continuo (CI/CD) para componentes de ML.
• Desplegar, monitorear y escalar servicios de ML en entornos contenerizados.

Formato del Curso

• Conferencias interactivas respaldadas por demostraciones prácticas.
• Ejercicios prácticos enfocados en la construcción de componentes reales de pipelines de ML.
• Implementación en laboratorio en vivo para flujos de trabajo contenerizados de extremo a extremo.

Opciones de Personalización del Curso

• Para una formación personalizada alineada con las necesidades específicas de la infraestructura de ML, contáctenos para discutir las opciones.

Esta formación en vivo con instructor en Lima (en línea o presencial) está dirigida a científicos de datos y desarrolladores que desean utilizar modelos de aprendizaje automático de ML.NET para obtener automáticamente proyecciones a partir del análisis de datos ejecutado, aplicándolo a aplicaciones empresariales.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Instalar ML.NET e integrarlo en el entorno de desarrollo de aplicaciones.
• Comprender los principios del aprendizaje automático detrás de las herramientas y algoritmos de ML.NET.
• Construir y entrenar modelos de aprendizaje automático para realizar predicciones inteligentes con los datos proporcionados.
• Evaluar el rendimiento de un modelo de aprendizaje automático utilizando las métricas de ML.NET.
• Optimizar la precisión de los modelos de aprendizaje automático existentes basándose en el marco de trabajo de ML.NET.
• Aplicar los conceptos de aprendizaje automático de ML.NET a otras aplicaciones de ciencia de datos.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Lima (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de datos de nivel intermedio que desean aplicar técnicas de aprendizaje automático a problemas empresariales basados en datos, incluidos la predicción de ventas y la modelización predictiva mediante redes neuronales.

Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los conceptos fundamentales y los tipos de aprendizaje automático.
• Aplicar algoritmos clave para clasificación, regresión, agrupamiento (clustering) y análisis de asociación.
• Realizar análisis exploratorio de datos y preparación de datos utilizando Python.
• Utilizar redes neuronales para tareas de modelización no lineal.
• Implementar análisis predictivo para la previsión empresarial, incluidos los datos de ventas.
• Evaluar y optimizar el rendimiento de los modelos mediante técnicas visuales y estadísticas.

Esta formación en vivo, impartida por un instructor en Lima (en línea o presencial), está dirigida a científicos de datos, ingenieros de machine learning, investigadores de deep learning y expertos en visión por computadora de nivel intermedio a avanzado que deseen ampliar sus conocimientos y habilidades en el 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 del modelo y su capacidad de generalización.
• Integrar Stable Diffusion con otros marcos de aprendizaje profundo y herramientas

Esta capacitación en vivo impartida por un instructor en Lima (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de ciberseguridad de nivel intermedio a avanzado que deseen elevar sus habilidades en detección de amenazas y respuesta a incidentes impulsadas por IA.

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Implementar algoritmos avanzados de IA para la detección de amenazas en tiempo real.
• Personalizar modelos de IA para desafíos específicos de ciberseguridad.
• Desarrollar flujos de trabajo automatizados para la respuesta a amenazas.
• Proteger herramientas de seguridad basadas en IA contra ataques adversarios.

Esta formación en vivo y dirigida por instructores en Lima (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de sistemas embebidos y desarrolladores de IA de nivel intermedio que deseen desplegar modelos de aprendizaje automático en microcontroladores utilizando TensorFlow Lite y Edge Impulse.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender los fundamentos de TinyML y sus beneficios para aplicaciones de IA en el borde.
• Configurar un entorno de desarrollo para proyectos de TinyML.
• Entrenar, optimizar y desplegar modelos de IA en microcontroladores de bajo consumo.
• Utilizar TensorFlow Lite y Edge Impulse para implementar aplicaciones reales de TinyML.
• Optimizar modelos de IA para la eficiencia energética y las restricciones de memoria.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Lima (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de la ciberseguridad con conocimientos básicos que deseen aprender cómo aprovechar la IA para mejorar las capacidades de detección y respuesta ante amenazas.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender las aplicaciones de la IA en ciberseguridad.
• Implementar algoritmos de IA para la detección de amenazas.
• Automatizar la respuesta ante incidentes mediante herramientas de IA.
• Integrar la IA en la infraestructura existente de ciberseguridad.

Esta formación en vivo impartida por un instructor in Lima (en línea o presencial) 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 serán capaces de:

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

Esta capacitación en vivo impartida por un instructor en Lima (en línea o presencial) está dirigida a analistas de datos de nivel intermedio que deseen aprender a utilizar RapidMiner para estimar y proyectar valores, así como aprovechar herramientas analíticas para la pronóstico de series temporales.

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Aprender a aplicar la metodología CRISP-DM, seleccionar algoritmos de aprendizaje automático adecuados y mejorar la construcción y el rendimiento del modelo.
• Utilizar RapidMiner para estimar y proyectar valores, así como aprovechar herramientas analíticas para la pronóstico de series temporales.

Esta formación en vivo e impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a científicos de datos, ingenieros de aprendizaje automático e investigadores en visión por ordenador que deseen aprovechar Stable Diffusion para generar imágenes de alta calidad en una variedad de casos de uso.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

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

Esta formación en vivo, impartida por instructores en <ubic> (en línea o presencial), está dirigida a ingenieros y científicos de datos de nivel principiante que desean comprender los fundamentos de TinyML, explorar sus aplicaciones e implementar modelos de IA en microcontroladores.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender los fundamentos de TinyML y su importancia.
• Implementar modelos de IA ligeros en microcontroladores y dispositivos periféricos.
• Optimizar y ajustar modelos de aprendizaje automático para un bajo consumo de energía.
• Aplicar TinyML en aplicaciones del mundo real, como el reconocimiento de gestos, la detección de anomalías y el procesamiento de audio.

El objetivo de este curso es ofrecer competencias generales para aplicar métodos de Machine Learning en la práctica. A través del uso del lenguaje de programación Python y sus diversas bibliotecas, basado en múltiples ejemplos prácticos, este curso enseña cómo utilizar los bloques de construcción más importantes de Machine Learning, cómo tomar decisiones sobre modelos de datos, interpretar las salidas de los algoritmos y validar los resultados.

Nuestro objetivo es brindarte las habilidades para comprender y usar con confianza las herramientas más fundamentales del toolbox de Machine Learning y evitar las trampas comunes en las aplicaciones de Data Sciences.

IA aplicada desde cero en Python equipa a programadores y analistas de datos con técnicas fundamentales para construir soluciones de aprendizaje automático desde la base utilizando Python. Cubre los principios clave del aprendizaje supervisado (clasificación y regresión), el aprendizaje no supervisado (agrupamiento y detección de anomalías) y las arquitecturas avanzadas de redes neuronales. Examina métodos probados para trabajar con scikit-learn, Apache Spark MLlib y cuadernos Jupyter en el desarrollo práctico de IA. Ayuda a los profesionales a implementar modelos prácticos de aprendizaje automático, evaluar las limitaciones de los algoritmos y completar proyectos aplicados para resolver problemas del mundo real.

El Aprendizaje por Refuerzo Profundo (DRL) combina los principios del aprendizaje por refuerzo con arquitecturas de aprendizaje profundo para permitir que los agentes tomen decisiones mediante la interacción con sus entornos. Es la base de muchos avances modernos en IA, como vehículos autónomos, control de robótica, trading algorítmico y sistemas de recomendación adaptativos. El DRL permite a un agente artificial aprender estrategias, optimizar políticas y tomar decisiones autónomas basadas en ensayo y error mediante el aprendizaje por 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 (Policy Gradients) 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 juegos, robótica y optimización de decisiones.
• Solucionar problemas, visualizar y optimizar el rendimiento del entrenamiento utilizando herramientas modernas.

Formato del curso

• Conferencia interactiva y discusión guiada.
• Ejercicios prácticos e implementaciones reales.
• 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, usando PyTorch en lugar de TensorFlow), por favor contáctenos para coordinar.

Al explorar los fundamentos de la inteligencia artificial, se descubre cómo la tecnología inteligente está transformando la estrategia digital, la automatización y la toma de decisiones en las operaciones empresariales. Se examinan conceptos fundamentales que abarcan la historia de la IA, marcos para la 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 la IA, analizar las tendencias emergentes en tecnología e integrar soluciones prácticas que aumenten la agilidad del negocio.

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

Este programa de 8 días ofrece un recorrido completo desde fundamentos sólidos de ingeniería en Python hasta el diseño avanzado de sistemas de IA. Los participantes desarrollan prácticas de codificación disciplinadas, dominan métodos de aprendizaje estadístico y profundo, y construyen sistemas generativos de IA y basados en agentes listos para producción. El enfoque está en la confiabilidad, evaluación, seguridad y despliegue en entornos reales, más que en la experimentación por sí sola.

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 implementación de la IA. El Aprendizaje Profundo es un subconjunto del MA.

Eleva tu experiencia en ciencia de datos con este curso integral de Machine Learning que cubre algoritmos fundamentales como Naive Bayes, Decision Trees, Neural Networks, Support Vector Machines y técnicas de Clustering. Adquiere experiencia práctica a partir de fundamentos teóricos y aplicaciones reales con ejemplos del mundo real. Ideal para analistas de datos, ingenieros de software, entusiastas de la IA y profesionales de negocios que buscan aplicar soluciones de machine learning. Domina las métricas de rendimiento de clasificación, validación cruzada, el compromiso bias-variance y los fundamentos del deep learning para construir modelos predictivos robustos.

Esta formación práctica impartida por un instructor en Lima (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 e 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 kernels para el análisis de datos.
• Implementar técnicas avanzadas para resolver problemas complejos.
• Mejorar la precisión de las predicciones combinando diferentes modelos.

Esta formación en vivo, impartida por un instructor en <ubicación> (en línea o presencial), está dirigida a científicos de datos que desean utilizar TensorFlow para analizar datos potenciales de fraude.

Al finalizar esta formación, 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.

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.

Python es un lenguaje de programación de alto nivel famoso por su sintaxis clara y la legibilidad de su código.

En esta formación en vivo con instructor, los participantes aprenderán cómo implementar modelos de aprendizaje profundo para telecomunicaciones utilizando Python, mientras pasan por la creación de un modelo de riesgo crediticio basado en aprendizaje profundo.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender los conceptos fundamentales del aprendizaje profundo.
• Conocer las aplicaciones y usos del aprendizaje profundo en telecomunicaciones.
• Utilizar Python, Keras y TensorFlow para crear modelos de aprendizaje profundo para telecomunicaciones.
• Construir su propio modelo de predicción de abandono de clientes (customer churn) utilizando aprendizaje profundo con Python.

Formato del Curso

• Conferencia interactiva y discusión.
• Muchas ejercicios y práctica.
• Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.

Opciones de Personalización del Curso

• Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contáctenos para coordinar.

Esta capacitación práctica, con instrucción directa, está diseñada como una continuación natural del curso Python para Análisis de Datos.

Se introduce a los participantes en los conceptos fundamentales del Aprendizaje Automático y muestra cómo estos pueden aplicarse directamente a tareas de análisis de datos, como la predicción, clasificación y segmentación.

El enfoque está en comprender cómo funciona el Aprendizaje Automático en la práctica, utilizando herramientas familiares como Python, Pandas y Jupyter Notebook, sin necesidad de una base matemática avanzada.

Esta formación impartida por instructores, en vivo en <ubicación> (en línea o presencial), está dirigida a ingenieros que deseen evaluar los enfoques y herramientas disponibles actualmente para tomar decisiones informadas sobre cómo implementar MLOps en su organización.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Instalar y configurar diversos marcos de trabajo y herramientas de MLOps.
• Conformar el equipo adecuado con las habilidades necesarias para construir y mantener un sistema de MLOps.
• Preparar, validar y versionar datos para ser utilizados por modelos de aprendizaje automático.
• Comprender los componentes de una canalización de ML (ML Pipeline) y las herramientas necesarias para construirla.
• Experimentar con diferentes marcos de trabajo de aprendizaje automático y servidores para el despliegue en producción.
• Operativizar todo el proceso de aprendizaje automático para que sea reproducible y mantenible.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Lima (en línea o presencial) está dirigida a analistas de datos, desarrolladores o futuros científicos de datos de nivel intermedio que desean aplicar técnicas de aprendizaje automático en Python para extraer información valiosa, realizar predicciones y automatizar decisiones basadas en datos.

Al final de este curso, los participantes podrán:

• Comprender y diferenciar los paradigmas clave del aprendizaje automático.
• Explorar técnicas de preprocesamiento de datos y métricas de evaluación de modelos.
• Aplicar algoritmos de aprendizaje automático para resolver problemas reales de datos.
• Utilizar bibliotecas de Python y cuadernos Jupyter para el desarrollo práctico.
• Construir modelos para predicción, clasificación, recomendación y agrupamiento.

Este entrenamiento en vivo impartido por un instructor en Lima (en línea o presencial) está dirigido a desarrolladores y científicos de datos que desean utilizar Tensorflow 2.x para construir predictores, clasificadores, modelos generativos, redes neuronales, entre otros.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes serán capaces de:

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

Este curso comienza brindándote conocimientos conceptuales sobre redes neuronales y, en general, sobre algoritmos de aprendizaje automático, incluyendo el 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 Aprendizaje Profundo. Los ejemplos y las prácticas se realizarán todas en TensorFlow.

Audiencia

Este curso está dirigido a ingenieros que buscan utilizar TensorFlow para sus proyectos de Aprendizaje Profundo.

Después de completar este curso, los participantes:

• tendrán una buena comprensión de las redes neuronales profundas (DNN), CNN y RNN.
• comprenderán la estructura y los mecanismos de implementación de TensorFlow.
• serán capaces de realizar tareas de instalación, configuración del entorno de producción y arquitectura.
• podrán evaluar la calidad del código, realizar depuración y monitoreo.
• serán capaces de implementar aspectos avanzados de producción como el entrenamiento de modelos, construcción de gráficos y registro (logging).