Técnicas avanzadas de IA para la automatización del diseño de semiconductores

Esta formación en vivo impartida por un instructor in Peru (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 y dirigida por un instructor en Peru (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 práctica impartida por un instructor en Peru (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 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, impartida por un instructor en Peru (en línea o presencial), está dirigida a desarrolladores y científicos de datos que desean construir, desplegar y gestionar flujos de trabajo de aprendizaje automático en Kubernetes.

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Instalar y configurar Kubeflow en instalaciones locales y en la nube.
• Construir, desplegar y gestionar flujos de trabajo de ML basados en contenedores Docker y Kubernetes.
• Ejecutar flujos de trabajo completos de machine learning en arquitecturas diversas y entornos en la nube.
• Utilizar Kubeflow para generar y gestionar notebooks de Jupyter.
• Desarrollar cargas de trabajo de entrenamiento, ajuste de hiperparámetros y servicio (serving) de ML en múltiples plataformas.

Esta capacitación en vivo impartida por un instructor en Peru (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 capacitación en vivo impartida por un instructor en Peru (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.