Cursos de Deep Learning en Queretaro

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Queretaro (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores intermedios, científicos de datos y profesionales de la IA que desean aprovechar TensorFlow Lite para aplicaciones de Edge AI.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

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

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Queretaro (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 modelos de visión sofisticados utilizando Google Colab.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Construir y entrenar redes neuronales convolucionales (CNN) utilizando TensorFlow.
• Aprovechar Google Colab para el desarrollo de modelos escalable y eficiente 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 (transfer learning) para mejorar el rendimiento de los modelos CNN.
• Visualizar e interpretar los resultados de los modelos de clasificación de imágenes.

Esta formación en vivo con instructores en Queretaro (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 podrán:

• 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 capacitación en vivo impartida por un instructor en Queretaro (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel avanzado que desean especializarse en técnicas de aprendizaje profundo de vanguardia para NLU.

Al finalizar esta capacitación, 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 en NLU para construir sistemas de inteligencia artificial sofisticados.

Esta formación en vivo con instructor en Queretaro (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel avanzado que desean explorar las técnicas XAI de vanguardia para modelos de aprendizaje profundo, con un enfoque en la construcción de sistemas de IA interpretables.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender los desafíos de la explicabilidad en el aprendizaje profundo.
• Implementar técnicas XAI avanzadas para redes neuronales.
• Interpretar las decisiones tomadas por los modelos de aprendizaje profundo.
• Evaluar las compensaciones entre rendimiento y transparencia.

Esta formación en directo, impartida por instructores en Queretaro (en línea o presencial), está dirigida a científicos de datos, ingenieros de aprendizaje automático, investigadores en aprendizaje profundo y expertos en visión por computadora de nivel intermedio a avanzado que desean ampliar sus conocimientos y habilidades en el uso del 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.
• Afinar 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, impartida por un instructor, en <ubicación> (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 podrán:

• 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 la selección virtual y la optimización de candidatos a fármacos.
• Integrar enfoques impulsados por IA en el proceso de ensayos clínicos.

Esta formación en vivo impartida por instructores <ubicada> (en línea o presencial) está dirigida a biólogos que desean comprender el funcionamiento de AlphaFold y utilizar sus modelos 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 impartida por un instructor en Queretaro (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores de nivel principiante e intermedio que deseen utilizar Modelos de Lenguaje Grande para diversas tareas de procesamiento del lenguaje natural.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Configurar un entorno de desarrollo que incluya un LLM popular.
• Crear un LLM básico y ajustarlo finamente mediante fine-tuning en un conjunto de datos personalizado.
• Utilizar LLM para diferentes tareas de lenguaje natural, como resumización de textos, respuesta 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 con instructores (en línea o presencial) está dirigida a científicos de datos, ingenieros de aprendizaje automático e investigadores en visión por computadora que desean aprovechar Stable Diffusion para generar imágenes de alta calidad para una variedad de casos de uso.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender los principios de Stable Diffusion y cómo funciona para la generación de imágenes.
• Construir y entrenar modelos de 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 de Stable Diffusion.

En esta formación en vivo y dirigida por un instructor en Queretaro, los participantes aprenderán las técnicas de aprendizaje automático más relevantes y avanzadas en Python mientras construyen una serie de aplicaciones demostrativas que involucran datos de imágenes, música, texto y financieros.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Implementar algoritmos y técnicas de aprendizaje automático para resolver problemas complejos.
• Aplicar el aprendizaje profundo y el aprendizaje semisupervisado a aplicaciones que involucran datos de imágenes, música, texto y financieros.
• Aprovechar al máximo el potencial de los algoritmos en Python.
• Utilizar bibliotecas y paquetes como NumPy y Theano.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Queretaro (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 y bioinformática.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Aplicar métodos estadísticos fundamentales al reconocimiento de patrones.
• Utilizar modelos clave como redes neuronales y métodos de núcleo para el análisis de datos.
• Implementar técnicas avanzadas para la resolución de problemas complejos.
• Mejorar la precisión de las predicciones combinando diferentes modelos.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Queretaro (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores de software, analistas de datos y profesionales técnicos que desean utilizar TensorFlow 2.x y Keras para crear, entrenar e implementar modelos de aprendizaje profundo para aplicaciones de visión por computadora, procesamiento del lenguaje natural y multimodales.

Esta formación en vivo, impartida por un instructor, en Queretaro (en línea o presencial), está dirigida a científicos de datos que deseen utilizar TensorFlow para analizar datos de posibles fraudes.

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 fraudes.
• Desarrollar una aplicación de inteligencia artificial de extremo a extremo para analizar datos de fraude.

En este entrenamiento en vivo y dirigido por un instructor, los participantes aprenderán cómo usar Matlab para diseñar, construir y visualizar una red neuronal convolucional para el reconocimiento de imágenes.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes podrán:

• Crear 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 clústers

Audiencia

• Desarrolladores
• Ingenieros
• Expertos en el dominio

Formato del curso

• Parte conferencia, parte discusión, ejercicios y práctica intensiva

Esta formación presencial y dirigida por un instructor en Queretaro (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores y científicos de datos que deseen utilizar TensorFlow 2.x para construir predictores, clasificadores, modelos generativos, redes neuronales, entre otros.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

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