Python para la Generación de Lenguaje Natural

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en México (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel intermedio que desean mejorar sus habilidades para generar texto de alta calidad similar al ser humano utilizando métodos avanzados de NLG.

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

• Comprender técnicas avanzadas para generar texto en lenguaje natural.
• Implemente y ajuste modelos basados en transformadores para NLG.
• Optimice los resultados de NLG para mejorar la fluidez, la coherencia y la relevancia.
• Evalúe la calidad del texto generado utilizando métricas automatizadas y humanas.

Este curso intensivo y práctico cubre técnicas avanzadas de Python, las mejores prácticas de ingeniería y los patrones de diseño comúnmente utilizados para construir aplicaciones de Python que sean mantenibles, probables y de alto rendimiento. Hace énfasis en el uso de herramientas modernas, tipado, modelos de concurrencia, patrones arquitectónicos y flujos de trabajo listos para implementación.

Esta formación dirigida por un instructor (en línea o presencial) está destinada a desarrolladores intermedios y avanzados de Python que deseen adoptar prácticas y patrones profesionales para sistemas de Python de nivel de producción.

Al final de este entrenamiento, los participantes serán capaces de:

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

Formato del Curso

• Charlas interactivas y breves demostraciones.
• Laboratorios prácticos y ejercicios de codificación cada día.
• Proyecto final integrador que incluye patrones, pruebas e implementación.

Opciones de Personalización del Curso

• Para solicitar una formación personalizada o un enfoque específico (datos, web o infraestructura), por favor contáctenos para hacer los arreglos necesarios.

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

Esta capacitación dirigida por un instructor (en línea o en sitio) está destinada a ingenieros ML, desarrolladores AI y ingenieros de software de nivel intermedio a avanzado que deseen construir agentes autónomos robustos y listos para producción utilizando Python.

Al final de esta capacitación, los participantes podrán:

• Diseñar e implementar el bucle del agente y flujos de trabajo de toma de decisiones.
• Integrar herramientas y APIs externas para extender las capacidades del agente.
• Implementar arquitecturas de memoria a corto y largo plazo para agentes.
• Coordinar orquestaciones multi-paso y composabilidad de agentes.
• Aplicar mejores prácticas de seguridad, control de acceso y observabilidad para agentes desplegados.

Formato del Curso

• Lectura interactiva y discusión.
• Ejercicios prácticos construyendo agentes con Python y SDKs populares.
• Ejercicios basados en proyectos que producen prototipos desplegables.

Opciones de Personalización del Curso

• Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, por favor contáctenos para hacer los arreglos.

Este es un curso introductorio de 5 días a la Ciencia de Datos y la Inteligencia Artificial (IA).

El curso se imparte con ejemplos y ejercicios utilizando Python

La Inteligencia Artificial con Python es el desarrollo de sistemas inteligentes utilizando el extenso ecosistema de bibliotecas de IA y aprendizaje automático de Python.

Esta formación impartida por instructores (en línea o presencial) está dirigida a programadores intermedios de Python que desean diseñar, implementar y desplegar soluciones de IA utilizando Python.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Implementar algoritmos de IA usando las bibliotecas principales de AI de Python.
• Trabajar con modelos de aprendizaje supervisado, no supervisado y por refuerzo.
• Integrar soluciones de IA en aplicaciones y flujos de trabajo existentes.
• Evaluación del rendimiento del modelo y optimización para precisión y eficiencia.

Formato del Curso

• Sesiones interactivas con discusión.
• Varias actividades prácticas y ejercicios.
• Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.

Opciones de Personalización del Curso

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

Este curso de formación en vivo dirigido por un instructor en México (en línea o en el lugar) está destinado a analistas de negocios que deseen automatizar sus operaciones con trading algorítmico, Python y R.

Al final de este curso, los participantes serán capaces de:

• Utilizar algoritmos para comprar y vender valores a incrementos especializados rápidamente.
• Reducir los costos asociados con las operaciones utilizando trading algorítmico.
• Monitorear automáticamente los precios de las acciones y realizar operaciones.

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. 

Esta capacitación guiada por un instructor (en línea o presencial) en México está dirigida a científicos de datos e ingenieros de software que deseen utilizar Dask con el ecosistema de Python para construir, escalar y analizar grandes conjuntos de datos.

Al final de esta formación, los participantes podrán:

• Configurar el entorno para comenzar a procesar big data con Dask y Python.
• Explorar las características, bibliotecas, herramientas y APIs disponibles en Dask.
• Comprender cómo Dask acelera la computación paralela en Python.
• Aprender a escalar el ecosistema de Python (Numpy, SciPy y Pandas) utilizando Dask.
• Optimizar el entorno de Dask para mantener un alto rendimiento al manejar grandes conjuntos de datos.

Esta formación en vivo dirigida por un instructor en México (en línea o presencial) está destinada a desarrolladores y analistas de datos de nivel intermedio que desean mejorar sus habilidades en el análisis y manipulación de datos usando Python, Pandas y NumPy.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

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

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores que desean utilizar la pila FARM (FastAPI, React y MongoDB) para crear aplicaciones web dinámicas, de alto rendimiento y escalables.

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

• Configure el entorno de desarrollo necesario que integre FastAPI, React y MongoDB.
• Comprenda los conceptos clave, las características y los beneficios de la pila FARM.
• Aprenda a crear API REST con FastAPI.
• Aprenda a diseñar aplicaciones interactivas con React.
• Desarrolle, pruebe e implemente aplicaciones (front-end y back-end) mediante la pila FARM.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en México (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores que desean usar FastAPI con Python para crear, probar e implementar API RESTful de manera más fácil y rápida.

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

• Configurar el entorno de desarrollo necesario para desarrollar APIs con Python y FastAPI.
• Crear APIs de forma más rápida y sencilla utilizando la biblioteca 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 APIs utilizando las herramientas de FastAPI.
• Crear imágenes de contenedor e implementar APIs web en un servidor en la nube.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en México (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel principiante que deseen aprender los conceptos básicos de NLG y su papel en la IA y la generación de contenido.

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

• Comprender los conceptos fundamentales de la Generación de Lenguaje Natural.
• Explore las aplicaciones de NLG en diversas industrias.
• Aprende técnicas básicas para generar texto similar al humano con IA.
• Trabaje con Python bibliotecas y modelos para generar texto.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en México (en línea o presencial) está dirigida a científicos de datos y desarrolladores que desean usar Modin para crear e implementar cálculos paralelos con Pandas para un análisis de datos más rápido.

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

• Configure el entorno necesario para comenzar a desarrollar Pandas flujos de trabajo a escala con Modin.
• Comprender las características, la arquitectura y las ventajas de Modin.
• Conoce las diferencias entre Modin, Dask y Ray.
• Realice Pandas operaciones más rápido con Modin.
• Implemente toda la API Pandas y las funciones.

Esta formación en vivo, dirigida por un instructor en México (en línea o presencial), está destinada a profesionales avanzados que desean dominar las técnicas de NLG impulsadas por IA para aplicaciones de chatbots y asistentes virtuales.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender los principios básicos del NLG para la IA conversacional.
• Utilizar técnicas de aprendizaje profundo para mejorar la generación de diálogos en chatbots.
• Integrar modelos de NLG de vanguardia como GPT-3 en los marcos de chatbots.
• Aplicar IA contextual para mejorar la coherencia y fluidez de las conversaciones.

Este entrenamiento en vivo, dirigido por un instructor en México (en línea o presencial), está destinado a profesionales de nivel intermedio que desean adquirir habilidades prácticas en el uso de NLG para automatizar la resumen de textos y la generación de contenido.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes podrán:

• Comprender los principios fundamentales del NLG para la creación de resúmenes y generación de contenido.
• Implementar modelos de NLG para resumir documentos y artículos grandes.
• Utilizar modelos pre-entrenados de NLG como GPT para la creación de contenido.
• Aplicar técnicas avanzadas para ajustar modelos de NLG a tareas específicas de generación de contenido.