Visión por computadora con Python

Este curso intensivo y práctico abarca técnicas avanzadas de Python, mejores prácticas de ingeniería y patrones de diseño ampliamente utilizados para construir aplicaciones en Python mantenibles, probables y de alto rendimiento. Se enfatizan las herramientas modernas, la tipificación, los modelos de concurrencia, los patrones arquitectónicos y los flujos de trabajo listos para la producción.

Esta formación en vivo con instructor (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores de Python de nivel intermedio a avanzado que desean adoptar prácticas y patrones profesionales para sistemas de Python de grado industrial.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Aplicar la tipificación en Python, las dataclasses y la verificación de tipos para aumentar la fiabilidad del código.
• Utilizar patrones de diseño y principios arquitectónicos para estructurar aplicaciones robustas.
• Implementar correctamente la concurrencia y el paralelismo utilizando asyncio y multiprocessing.
• Construir código bien probado con pytest, pruebas basadas en propiedades y pipelines de CI.
• Perfilar, optimizar y endurecer aplicaciones de Python para la producción.
• Empaquetar, distribuir e implementar proyectos de Python utilizando herramientas modernas y contenedores.

Formato del Curso

• Clases interactivas y demostraciones breves.
• Laboratorios prácticos y ejercicios de programación cada día.
• Proyecto final integrador que combina patrones, pruebas y despliegue.

Opciones de Personalización del Curso

• Para solicitar una formación personalizada o un área de enfoque (datos, web o infraestructura), por favor contáctenos para organizarlo.

Este curso enseña técnicas prácticas de ingeniería para diseñar, construir, probar y desplegar sistemas agénticos (autónomos) utilizando Python. Cubre el bucle del agente, integraciones con herramientas, gestión de memoria y estado, patrones de orquestación, controles de seguridad y consideraciones para producción.

Esta formación en vivo impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de ML de nivel intermedio a avanzado, desarrolladores de IA e ingenieros de software que desean construir agentes autónomos robustos y listos para producción utilizando Python.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Diseñar e implementar el bucle del agente y los flujos de trabajo de toma de decisiones.
• Integrar herramientas externas y APIs para ampliar las capacidades del agente.
• Implementar arquitecturas de memoria a corto y largo plazo para agentes.
• Coordinar orquestaciones de múltiples pasos y la compositabilidad de agentes.
• Aplicar mejores prácticas de seguridad, control de acceso y observabilidad para agentes desplegados.

Formato del curso

• Conferencia interactiva y discusión.
• Talleres prácticos para construir agentes con Python y SDKs populares.
• Ejercicios basados en proyectos que producen prototipos desplegables.

Opciones de personalización del curso

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

Explora enfoques prácticos para la Ciencia de Datos y la Inteligencia Artificial utilizando Python, proporcionando a los profesionales las habilidades necesarias para analizar datos, construir modelos de aprendizaje automático y desplegar aplicaciones impulsadas por inteligencia artificial en contextos empresariales. Cubre flujos de trabajo CRISP-DM, análisis estadístico, aprendizaje supervisado y no supervisado, aprendizaje profundo con TensorFlow, procesamiento de lenguaje natural (NLP), big data con Spark, y narración de datos. Ideal para quienes buscan una certificación en ciencia de datos con Python y formación práctica para el entorno laboral.

La inteligencia artificial con Python se centra en el desarrollo de sistemas inteligentes utilizando la extensa biblioteca de bibliotecas de IA y aprendizaje automático que ofrece Python.

Esta formación presencial o a distancia, guiada por un instructor, está dirigida a programadores de Python de nivel intermedio que desean diseñar, implementar y desplegar soluciones de IA utilizando Python.

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

• Implementar algoritmos de IA mediante las bibliotecas fundamentales de IA de Python.
• Trabajar con modelos de aprendizaje supervisado, no supervisado y por refuerzo.
• Integrar soluciones de IA en aplicaciones y flujos de trabajo existentes.
• Evaluar el rendimiento del modelo y optimizarlo para mayor precisión y eficiencia.

Formato del curso

• Clase interactiva y debates.
• Numersos 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 contáctanos para organizarla.

El CANN SDK (Compute Architecture for Neural Networks) proporciona potentes herramientas de implementación y optimización para aplicaciones de IA en tiempo real en visión por computadora y PLN, especialmente en hardware Huawei Ascend.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor (en línea o en las instalaciones) está dirigida a profesionales de la IA de nivel intermedio que deseen construir, implementar y optimizar modelos de visión y lenguaje mediante el CANN SDK para casos de uso en producción.

Al final de esta capacitación, los participantes podrán:

• Implementar y optimizar modelos de VC y PLN usando CANN y AscendCL.
• Utilizar herramientas CANN para convertir modelos e integrarlos en pipelines en vivo.
• Optimizar el rendimiento de inferencia para tareas como detección, clasificación y análisis de sentimiento.
• Construir pipelines VC/PLN en tiempo real para escenarios de implementación en el borde o en la nube.

Formato del Curso

• Conferencia interactiva y demostración.
• Laboratorio práctico con implementación de modelos y perfilamiento de rendimiento.
• Diseño de pipelines en vivo utilizando casos de uso reales de VC y PLN.

Opciones de Personalización del Curso

• Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, contáctenos para coordinar los detalles.

Esta formación en vivo impartida por instructores en Peru (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores de IA de nivel intermedio e ingenieros de visión por computadora que desean construir sistemas visuales robustos para aplicaciones de conducción autónoma.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender los conceptos fundamentales de la visión por computadora en vehículos autónomos.
• Implementar algoritmos para la detección de objetos, detección de carriles y segmentación semántica.
• Integrar sistemas visuales con otros subsistemas del vehículo autónomo.
• Aplicar técnicas de aprendizaje profundo para tareas avanzadas de percepción.
• Evaluar el rendimiento de los modelos de visión por computadora en escenarios del mundo real.

Esta capacitación en vivo con instructor en Peru (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 <ubicación> (en línea o presencial), está dirigida a desarrolladores de Python y analistas de datos de nivel intermedio que desean mejorar sus habilidades en análisis y manipulación de datos utilizando Pandas y NumPy.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Configurar un entorno de desarrollo que incluya Python, Pandas y NumPy.
• Crear una aplicación de análisis de datos usando Pandas y NumPy.
• Ejecutar operaciones avanzadas de manipulación, clasificación y filtrado de datos.
• Ejecutar operaciones de agregación y analizar datos de series temporales.
• Visualizar datos utilizando Matplotlib y otras bibliotecas de visualización.
• Depurar y optimizar el código de análisis de datos.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Peru (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de visión por computadora y desarrolladores de IA de nivel intermedio a avanzado, así como a profesionales del IoT que deseen implementar y optimizar modelos de visión por computadora para el procesamiento en tiempo real en dispositivos periféricos.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender los fundamentos de Edge AI y sus aplicaciones en la visión por computadora.
• Implementar modelos optimizados de aprendizaje profundo en dispositivos periféricos para el análisis de imágenes y vídeo en tiempo real.
• Utilizar marcos de trabajo como TensorFlow Lite, OpenVINO y NVIDIA Jetson SDK para la implementación de modelos.
• Optimizar los modelos de IA para mejorar el rendimiento, la eficiencia energética y reducir la latencia en las inferencias.

Esta formación en vivo dirigida por un instructor en Peru (en línea o presencial) está dirigida a personal de las fuerzas del orden con nivel principiante que desea pasar del dibujo manual de facciones faciales al uso de herramientas de IA para desarrollar sistemas de reconocimiento facial.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender los fundamentos de la Inteligencia Artificial y el Aprendizaje Automático.
• Aprender los principios básicos del procesamiento digital de imágenes y su aplicación en el reconocimiento facial.
• Desarrollar habilidades para utilizar herramientas y marcos de trabajo de IA con el fin de crear modelos de reconocimiento facial.
• Adquirir experiencia práctica en la creación, entrenamiento y pruebas de sistemas de reconocimiento facial.
• Comprender las consideraciones éticas y las mejores prácticas en el uso de la tecnología de reconocimiento facial.

Esta formación en vivo, impartida por un instructor (en línea o presencial), está dirigida a desarrolladores que deseen utilizar el stack FARM (FastAPI, React y MongoDB) para crear aplicaciones web dinámicas, de alto rendimiento y escalables.

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Configurar el entorno de desarrollo necesario que integre FastAPI, React y MongoDB.
• Comprender los conceptos clave, las características y los beneficios del stack FARM.
• Aprender a construir APIs REST con FastAPI.
• Aprender a diseñar aplicaciones interactivas con React.
• Desarrollar, probar e implementar aplicaciones (frontend y backend) utilizando el stack FARM.

Este entrenamiento en vivo dirigido por instructores en Peru (en línea o presencial) está dirigido a desarrolladores que desean utilizar FastAPI con Python para crear, probar e implementar APIs RESTful de manera más fácil y rápida.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes serán capaces de:

• Configurar el entorno de desarrollo necesario para crear APIs con Python y FastAPI.
• Crear APIs con mayor rapidez y facilidad utilizando la librería FastAPI.
• Aprender a crear modelos de datos y esquemas basados en Pydantic y OpenAPI.
• Conectar APIs a una base de datos utilizando SQLAlchemy.
• Implementar seguridad y autenticación en las APIs usando las herramientas de FastAPI.
• Construir imágenes de contenedores e implementar APIs web en un servidor en la nube.

Esta formación presencial impartida por instructores en Peru (en línea o en las instalaciones) está dirigida a investigadores de nivel principiante a intermedio y profesionales de laboratorio que desean procesar y analizar imágenes relacionadas con tejidos histológicos, células sanguíneas, algas y otras muestras biológicas.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Navegar por la interfaz de Fiji y utilizar las funciones principales de ImageJ.
• Preprocesar y mejorar imágenes científicas para un mejor análisis.
• Analizar imágenes cuantitativamente, incluyendo el conteo de células y la medición de áreas.
• Automatizar tareas repetitivas mediante macros y complementos.
• Personalizar flujos de trabajo para necesidades específicas de análisis de imágenes en la investigación biológica.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Peru (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel intermedio que desean utilizar Vision Builder AI para diseñar, implementar y optimizar sistemas de inspección automatizada para procesos SMT (Tecnología de Montaje Superficial).

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Configurar e implementar inspecciones automatizadas usando Vision Builder AI.
• Adquirir y preprocesar imágenes de alta calidad para su análisis.
• Implementar decisiones basadas en lógica para la detección de defectos y la validación del proceso.
• Generar informes de inspección y optimizar el rendimiento del sistema.

Esta formación impartida por un instructor, en vivo en <ubicación> (en línea o presencial), está dirigida a desarrolladores, investigadores y científicos de datos de nivel intermedio a avanzado que desean aprender a implementar la detección de objetos en tiempo real utilizando YOLOv7.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender los conceptos fundamentales de la detección de objetos.
• Instalar y configurar YOLOv7 para tareas de detección de objetos.
• Entrenar y probar modelos personalizados de detección de objetos usando YOLOv7.
• Integrar YOLOv7 con otros marcos de trabajo y herramientas de visión por computadora.
• Resolver problemas comunes relacionados con la implementación de YOLOv7.