Los cursos de capacitación de redes neuronales en vivo, en línea o en el sitio, dirigidos por un instructor, demuestran a través de debates interactivos y prácticas prácticas cómo construir redes neuronales utilizando una serie de herramientas y bibliotecas, en su mayoría de código abierto, así como también cómo utilizar el poder del hardware avanzado (GPU). ) y técnicas de optimización que involucran computación distribuida y big data. Nuestros cursos de redes neuronales se basan en lenguajes de programación populares como Python, Java, lenguaje R y potentes bibliotecas, como TensorFlow, Torch, Caffe, Theano y más. Nuestros cursos de redes neuronales cubren tanto la teoría como la implementación utilizando una serie de implementaciones de redes neuronales, como redes neuronales profundas (DNN), redes neuronales convolucionales (CNN) y redes neuronales recurrentes (RNN). El entrenamiento de redes neuronales está disponible como "entrenamiento en vivo en el sitio" o "entrenamiento remoto en vivo". El entrenamiento en vivo en línea (también conocido como "entrenamiento remoto en vivo") se lleva a cabo a través de un escritorio remoto interactivo. El entrenamiento en vivo en el sitio se puede llevar a cabo localmente en las instalaciones del cliente en Lima o en los centros de entrenamiento corporativos de NobleProg en Lima. NobleProg: su proveedor local de capacitación
Lima - Edificio Tempus San Isidro
Av. Santo Toribio 115, Lima, Perú, 27
Edificio Tempus es un edificio clase A completamente nuevo, situado estratégicamente en la esquina de la Av. Víctor Belaunde y Av. San Toribio, en el corazón de San Isidro. Contamos con gran capacidad de estacionamientos. Este centro se encuentra a unos 300 metros de distancia de nuestro centro de negocios ubicado en el Centro Empresarial Real Seis.
Lima - Miguel Grau
Av. Almte. Miguel Grau 709 Lima , Lima, Perú, 15063
Amplía los horizontes de tu negocio con un espacio de trabajo en Barranco, uno de los 43 distritos de Lima, que cuenta con una excelente conectividad a sus alrededores. Disfruta de un desplazamiento sin esfuerzo hacia tu oficina a través de las paradas de autobús Avenida Almirante Miguel Grau S/N y Bulevar - Embarque Sur 2.
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Lima (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel avanzado que deseen explorar técnicas XAI de última generación para modelos de aprendizaje profundo, con un enfoque en la construcción de sistemas de IA interpretables.
Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:
Comprenda los desafíos de la explicabilidad en el aprendizaje profundo.
Implementar técnicas avanzadas de XAI para redes neuronales.
Interprete las decisiones tomadas por los modelos de aprendizaje profundo.
Evalúe las compensaciones entre el rendimiento y la transparencia.
Este es un curso de 4 días que presenta la IA y su aplicación utilizando el lenguaje de programación Python. Existe la opción de tener un día adicional para realizar un proyecto de IA al finalizar este curso.
El Deep Reinforcement Learning (DRL) combina los principios del aprendizaje por refuerzo con las arquitecturas de aprendizaje profundo para permitir que los agentes tomen decisiones a través de la interacción con sus entornos. Subyace a muchos avances modernos en IA, como vehículos autónomos, control robótico, trading algorítmico y sistemas de recomendación adaptativos. El DRL permite que un agente artificial aprenda estrategias, optimice políticas y tome decisiones autónomas basadas en el ensayo y error mediante el aprendizaje basado en recompensas.
Este entrenamiento dirigido por un instructor (en línea o presencial) está destinado a desarrolladores intermedios y científicos de datos que deseen aprender y aplicar técnicas de Deep Reinforcement Learning para construir agentes inteligentes capaces de tomar decisiones autónomas en entornos complejos.
Al final de este entrenamiento, los participantes serán capaces de:
Entender los fundamentos teóricos y principios matemáticos del Aprendizaje por Refuerzo.
Implementar algoritmos clave de RL, incluyendo Q-Learning, Policy Gradients y métodos Actor-Critic.
Construir y entrenar agentes de Deep Reinforcement Learning usando TensorFlow o PyTorch.
Aplicar DRL a aplicaciones del mundo real, como juegos, robótica y optimización de decisiones.
Solucionar problemas, visualizar y optimizar el rendimiento de entrenamiento usando herramientas modernas.
Formato del Curso
Conferencia interactiva y discusión guiada.
Ejercicios prácticos e implementaciones prácticas.
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, utilizando PyTorch en lugar de TensorFlow), por favor contáctenos para arreglarlo.
Este curso ha sido creado para gerentes, arquitectos de soluciones, oficiales de innovación, CTO, arquitectos de software y todos los interesados en la visión general de la inteligencia artificial aplicada y el pronóstico más cercano para su desarrollo.
Este curso cubre la IA (enfatizando Machine Learning y Deep Learning) en Automotive Industria. Ayuda a determinar qué tecnología se puede utilizar (potencialmente) en múltiples situaciones de un automóvil: desde la simple automatización, el reconocimiento de imágenes hasta la toma de decisiones autónoma.
Esta formación en vivo dirigida por un instructor en Lima (en línea o presencial) está destinada a participantes de nivel principiante que desean aprender conceptos esenciales de probabilidad, estadística, programación y aprendizaje automático, y aplicarlos al desarrollo de IA.
Al finalizar esta formación, los participantes podrán:
Entender conceptos básicos de probabilidad y estadística, y aplicarlos a escenarios del mundo real.
Escribir y entender código de programación procedimental, funcional y orientado a objetos.
Implementar técnicas de aprendizaje automático como clasificación, agrupamiento y redes neuronales.
Desarrollar soluciones de IA utilizando motores de reglas y sistemas expertos para resolver problemas.
La Red Neuronal Artificial es un modelo de datos computacional utilizado en el desarrollo de Artificial Intelligence (AI) sistemas capaces de realizar tareas "inteligentes". Neural Networks se utilizan comúnmente en aplicaciones Machine Learning (ML), que a su vez son una implementación de la IA. Deep Learning es un subconjunto de ML.
Este es un curso de 4 días que presenta la IA y su aplicación. Existe la opción de tener un día adicional para realizar un proyecto de IA al finalizar este curso.
Esta formación en vivo dirigida por un instructor en Lima (en línea o presencial) está destinada a científicos de datos y estadísticos de nivel intermedio que desean preparar datos, construir modelos y aplicar técnicas de aprendizaje automático efectivamente en sus dominios profesionales.
Al finalizar esta formación, los participantes podrán:
Comprender e implementar diversos algoritmos de Machine Learning.
Preparar datos y modelos para aplicaciones de aprendizaje automático.
Efectuar análisis post hoc y visualizar resultados de manera efectiva.
Aplicar técnicas de aprendizaje automático a escenarios reales específicos del sector.
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 neuronales se utilizan comúnmente en aplicaciones de Aprendizaje Automático (ML), que a su vez son una implementación de la IA. El Aprendizaje Profundo es un subconjunto del ML.
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Lima (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.
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Lima (en línea o presencial) proporciona una introducción al campo del reconocimiento de patrones y el aprendizaje automático. Aborda aplicaciones prácticas en estadística, informática, procesamiento de señales, visión artificial, minería de datos y bioinformática.
Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:
Aplicar métodos estadísticos básicos al reconocimiento de patrones.
Utilice modelos clave como redes neuronales y métodos de kernel para el análisis de datos.
Implementar técnicas avanzadas para la resolución de problemas complejos.
Mejore la precisión de la predicción mediante la combinación de diferentes modelos.
La inteligencia artificial, después de haber molestó a muchos campos científicos, comenzó a revolucionar una amplia gama de sectores económicos (industria, la medicina, comunicaciones, etc.). Sin embargo, su presentación en los principales medios de comunicación a menudo es una fantasía, muy lejos de lo que realmente son las áreas de aprendizaje automático y Deep aprendizaje. El objetivo de esta formación es proporcionar a los ingenieros con conocimientos de computación (incluyendo la programación de software basado en) una introducción al aprendizaje profundo y sus diferentes áreas de especialización y por lo tanto las principales arquitecturas de red existentes Hoy. Si los fundamentos matemáticos se recuerdan durante el curso, se recomienda un tipo de nivel de alcoholemia matemática + 2 para una mayor comodidad. Es posible en absoluto ignorar el eje matemático para mantener sólo una visión "sistema", pero este enfoque limita en gran medida su comprensión del tema.
En este curso dirigido por un instructor y en vivo, los participantes aprenderán a utilizar Matlab para diseñar, construir y visualizar una red neuronal convolucional para el reconocimiento de imágenes.
Al final de este entrenamiento, 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 dominio
Formato del curso
Parte exposición, parte discusión, ejercicios y mucha práctica hands-on
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
En este entrenamiento guiado por un instructor en Lima, los participantes aprenderán cómo aprovechar las innovaciones en procesadores TPU para maximizar el rendimiento de sus propias aplicaciones de IA.
Al final del entrenamiento, los participantes podrán:
Entrenar diversos tipos de redes neuronales con grandes cantidades de datos.
Utilizar TPUs para acelerar el proceso de inferencia hasta en dos órdenes de magnitud.
Utilizar TPUs para procesar aplicaciones intensivas como búsqueda de imágenes, visión en la nube y fotos.
Este curso comienza con la entrega de conocimientos conceptuales en redes neuronales y, en general, en el algoritmo de aprendizaje automático, aprendizaje profundo (algoritmos y aplicaciones).
Parte-1 (40%) de esta capacitación 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 capacitación presenta Theano, una biblioteca de Python que hace que escribir modelos de aprendizaje profundo sea fácil.
Parte-3 (40%) de la capacitación estaría ampliamente basada en Tensorflow - 2nd Generation API de la biblioteca de software de código abierto de Google para Deep Learning. Los ejemplos y handson se harían todos 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 delegados:
tener una buena comprensión de las redes neuronales profundas (DNN), CNN y RNN
comprender la estructura y los mecanismos de despliegue de TensorFlow
ser capaz de llevar a cabo las tareas y configuraciones de entorno / producción / arquitectura
ser capaz de evaluar la calidad del código, realizar la depuración, el monitoreo
ser capaz de implementar producción avanzada como modelos de entrenamiento, construcción de gráficos y registro
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Última Actualización:
Testimonios (6)
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
El entrenador era un profesional en el campo del tema y relacionó excelentemente la teoría con la aplicación.
Fahad Malalla - Tatweer Petroleum
Curso - Applied AI from Scratch in Python
Traducción Automática
Very flexible.
Frank Ueltzhoffer
Curso - Artificial Neural Networks, Machine Learning and Deep Thinking
Traducción Automática
I liked the new insights in deep machine learning.
Josip Arneric
Curso - Neural Network in R
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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
Traducción Automática
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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