Modelos Avanzados de Aprendizaje Automático con Google Colab

Este curso cubre el uso de la IA (con énfasis en Aprendizaje Automático y Aprendizaje Profundo) en la industria automotriz. Ayuda a determinar qué tecnología puede ser utilizada en múltiples situaciones dentro de un automóvil: desde automatizaciones simples, reconocimiento de imágenes, hasta la toma de decisiones autónomas.

Al explorar los fundamentos de la inteligencia artificial, se revela cómo la tecnología inteligente transforma la estrategia digital, la automatización y la toma de decisiones en todas las operaciones empresariales. Se examinan conceptos fundamentales que abarcan la historia de la IA, marcos para la resolución de problemas, representación del conocimiento, razonamiento con incertidumbre y paradigmas de aprendizaje automático, junto con comunicación, percepción y acción autónoma. Guía a ejecutivos y arquitectos para evaluar oportunidades de transformación impulsadas por la IA, analizar tendencias emergentes en tecnología e integrar soluciones prácticas e inteligentes que aceleren la agilidad empresarial.

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.

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.

El curso de Inteligencia artificial aplicada desde cero en Python proporciona a los programadores y analistas de datos las técnicas fundamentales necesarias para construir soluciones de aprendizaje automático desde su base utilizando Python. Cubre los principios centrales del aprendizaje supervisado (clasificación y regresión), el aprendizaje no supervisado (agrupamiento y detección de anomalías) y arquitecturas avanzadas de redes neuronales. Examina métodos probados para trabajar con scikit-learn, Apache Spark MLlib y cuadernos de Jupyter, facilitando el desarrollo práctico de inteligencia artificial. Ayuda a los profesionales a implementar modelos prácticos de aprendizaje automático, evaluar las limitaciones de los algoritmos y completar proyectos aplicados orientados a la resolución de problemas del mundo real.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en México (en línea o presencial) está dirigida a participantes con distintos niveles de experiencia que deseen aprovechar la plataforma AutoML de Google para construir chatbots personalizados para diversas aplicaciones.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los fundamentos del desarrollo de chatbots.
• Navegar por Google Cloud Platform y acceder a AutoML.
• Preparar datos para entrenar modelos de chatbots.
• Entrenar y evaluar modelos de chatbots personalizados utilizando AutoML.
• Implementar e integrar chatbots en distintas plataformas y canales.
• Monitorear y optimizar el rendimiento del chatbot con el tiempo.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en México (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 impartida por un instructor en México (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.

El Aprendizaje Profundo por Refuerzo (DRL, por sus siglas en inglés) combina los principios del aprendizaje por refuerzo con arquitecturas de aprendizaje profundo para permitir que los agentes tomen decisiones mediante la interacción con su entorno. Es la base de muchos avances modernos de inteligencia artificial, como vehículos autónomos, control de robótica, operaciones algorítmicas 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 con 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 Profundo por Refuerzo para construir agentes inteligentes capaces de tomar decisiones autónomas en entornos complejos.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Comprender los fundamentos teóricos y los principios matemáticos del Aprendizaje por Refuerzo.
• Implementar algoritmos clave de RL, incluidos Q-Learning, Gradiente de Política y métodos Actor-Crítico.
• Construir y entrenar agentes de Aprendizaje Profundo por Refuerzo utilizando TensorFlow o PyTorch.
• Aplicar el DRL a aplicaciones del mundo real, como juegos, robótica y optimización de decisiones.
• Diagnosticar, 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, utilizando PyTorch en lugar de TensorFlow), contáctenos para coordinarlo.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en México (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.

Kubeflow es una plataforma de código abierto diseñada para agilizar la creación, el entrenamiento y la implementación de cargas de trabajo de aprendizaje automático (ML) en Kubernetes.

Esta formación en vivo impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel principiante e intermedio que desean construir flujos de trabajo de ML confiables utilizando Kubeflow.

Al finalizar esta formación, los asistentes adquirirán las habilidades para:

• Navegar por el ecosistema y los componentes principales de Kubeflow.
• Construir flujos de trabajo reproducibles con Kubeflow Pipelines.
• Ejecutar tareas de entrenamiento escalables en Kubernetes.
• Servir modelos de aprendizaje automático de manera eficiente usando Kubeflow Serving.

Formato del curso

• Presentaciones guiadas y discusiones colaborativas.
• Prácticas de laboratorio con componentes reales de Kubeflow.
• Ejercicios prácticos para construir flujos de trabajo completos de ML.

Opciones de personalización del curso

• Se pueden organizar versiones personalizadas de esta formación para alinearse con el conjunto tecnológico de su equipo y los requisitos del proyecto.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en México (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 las herramientas analíticas para la previsión de series temporales.

Al finalizar esta formación, 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 de los modelos.
• Utilizar RapidMiner para estimar y proyectar valores, y aprovechar las herramientas analíticas para la previsión de series temporales.

Este curso comienza proporcionándote conocimientos conceptuales sobre redes neuronales y, en general, sobre algoritmos de aprendizaje automático, así como el aprendizaje profundo (algoritmos y aplicaciones).

La 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 introduce Theano, una biblioteca de Python que facilita la escritura de modelos de aprendizaje profundo.

La parte 3 (40%) de la capacitación se basará extensamente en TensorFlow, la API de la biblioteca de software de código abierto de Google para el aprendizaje profundo. Los ejemplos y las prácticas se realizarán todo en TensorFlow.

Público objetivo

Este curso está dirigido a ingenieros que buscan utilizar TensorFlow para sus proyectos de Aprendizaje Profundo.

Después de completar este curso, los participantes serán capaces de:

• comprender bien las redes neuronales profundas (DNN), CNN y RNN.
• entender la estructura y los mecanismos de implementación de TensorFlow.
• realizar tareas e instalación, configuración del entorno de producción y la arquitectura.
• evaluar la calidad del código, realizar depuración y monitoreo.
• implementar modelos de entrenamiento avanzados como los producidos, construcción de gráficos y registro (logging).

Esta formación en vivo con instructor en México (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.