Cursos de Aprendizaje profundo en Lima

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 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.

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 <ubicación> (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel avanzado que desean especializarse en técnicas de vanguardia de aprendizaje profundo para NLU.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

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

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

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

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

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 formación en vivo con instructor en Lima (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores de nivel principiante a intermedio que deseen utilizar Modelos de Lenguaje Grande para diversas tareas de procesamiento de lenguaje natural.

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Configurar un entorno de desarrollo que incluya un LLM popular.
• Crear un LLM básico y ajustarlo finamente sobre un conjunto de datos personalizado.
• Utilizar LLM para diferentes tareas de procesamiento de lenguaje natural, como la resumización de textos, respuestas a preguntas, generación de texto y más.
• Depurar y evaluar LLM utilizando herramientas como TensorBoard, PyTorch Lightning y Hugging Face Datasets.

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.

En esta formación en vivo y dirigida por instructores en Lima, los participantes aprenderán las técnicas de aprendizaje de máquinas más relevantes y vanguardistas en Python mientras desarrollan una serie de aplicaciones de demostración que implican datos de imágenes, música, texto y financieros.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

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

IA aplicada desde cero en Python equipa a programadores y analistas de datos con técnicas fundamentales para construir soluciones de aprendizaje automático desde 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.

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.

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 dirigida por instructores en Lima (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores de software, analistas de datos y profesionales técnicos que deseen utilizar TensorFlow 2.x y Keras para construir, entrenar e implementar modelos de aprendizaje profundo para visión por computador, procesamiento del lenguaje natural y aplicaciones multimodales.

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.

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

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

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

Público objetivo

• Desarrolladores
• Ingenieros
• Expertos en el dominio

Formato del curso

• Parcialmente teórico, parcialmente práctico, con ejercicios y una intensa práctica hands-on

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).