Curso de Inteligencia Artificial

Curso de Inteligencia Artificial

Los cursos locales dirigidos por instructor en vivo de capacitación en Inteligencia Artificial (IA) demuestran, a través de prácticas manuales, cómo implementar soluciones de inteligencia artificial para resolver problemas del mundo real. La capacitación en IA está disponible en dos modalidades: "presencial en vivo" y "remota en vivo"; la primera se puede llevar a cabo localmente en las instalaciones del cliente en México o en los centros de capacitación corporativa de NobleProg en México, la segunda se lleva a cabo a través de un escritorio remoto interactivo.

NobleProg -- Su Proveedor Local de Capacitación

Testimonios

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Programa del curso Inteligencia Artificial

CódigoNombreDuraciónInformación General
aiintArtificial Intelligence Overview7 horasEste curso ha sido creado para gerentes, arquitectos de soluciones, oficiales de innovación, CTO, arquitectos de software y cualquier persona interesada en una visión general de la inteligencia artificial aplicada y el pronóstico más cercano para su desarrollo.
psrIntroduction to Recommendation Systems7 horasLa capacitación está dirigida a los empleados de los departamentos de marketing y los líderes del departamento de TI.
neuralnetIntroduction to the use of neural networks7 horasLa capacitación está dirigida a personas que desean aprender los conceptos básicos de las redes neuronales y sus aplicaciones.
nlpNatural Language Processing21 horasEste curso ha sido diseñado para personas interesadas en extraer el significado del texto escrito en inglés, aunque el conocimiento también se puede aplicar a otros idiomas humanos.

El curso cubrirá cómo hacer uso del texto escrito por humanos, como publicaciones de blog, tweets, etc.

Por ejemplo, un analista puede configurar un algoritmo que alcanzará una conclusión automáticamente en función de una fuente de datos extensa.
rneuralnetNeural Network in R14 horasEste curso es una introducción a la aplicación de redes neuronales en problemas del mundo real utilizando el software Rproject .
d2dbdpaFrom Data to Decision with Big Data and Predictive Analytics21 horasAudiencia

Si intentas darle sentido a los datos a los que tienes acceso o quieres analizar datos no estructurados disponibles en la red (como Twitter, Linked in, etc ...), este curso es para ti.

Está dirigido principalmente a los responsables de la toma de decisiones y las personas que necesitan elegir qué datos valen la pena recopilar y qué vale la pena analizar.

No está dirigido a las personas que configuran la solución, sin embargo, esas personas se beneficiarán del panorama general.

Modo de entrega

Durante el curso, los delegados recibirán ejemplos prácticos de tecnologías de código abierto.

Las conferencias cortas serán seguidas por presentaciones y ejercicios simples por parte de los participantes

Contenido y software utilizado

Todo el software utilizado se actualiza cada vez que se ejecuta el curso, por lo que verificamos las versiones más recientes posibles.

Cubre el proceso de obtención, formateo, procesamiento y análisis de datos, para explicar cómo automatizar el proceso de toma de decisiones con el aprendizaje automático.
optapracOptaPlanner in Practice21 horasEste curso utiliza un enfoque práctico para enseñar OptaPlanner. Proporciona a los participantes las herramientas necesarias para realizar las funciones básicas de esta herramienta.
apachemdevApache Mahout for Developers14 horasAudiencia

Desarrolladores involucrados en proyectos que usan aprendizaje automático con Apache Mahout.

Formato

Manos a la introducción al aprendizaje automático. El curso se entrega en un formato de laboratorio basado en casos prácticos de uso del mundo real.
mlintroIntroduction to Machine Learning7 horasEste curso de capacitación es para personas que deseen aplicar técnicas básicas de Machine Learning en aplicaciones prácticas.

Audiencia

Científicos de datos y estadísticos que tienen cierta familiaridad con el aprendizaje automático y saben cómo programar R. El énfasis de este curso está en los aspectos prácticos de la preparación de datos / modelos, la ejecución, el análisis post hoc y la visualización. El propósito es dar una introducción práctica al aprendizaje automático a los participantes interesados ​​en aplicar los métodos en el trabajo

Se usan ejemplos específicos del sector para que la capacitación sea relevante para el público.
annmldtArtificial Neural Networks, Machine Learning, Deep Thinking21 horasArtificial Neural Network es un modelo de datos computacionales utilizado en el desarrollo de sistemas de Inteligencia Artificial (IA) capaces de realizar tareas "inteligentes". Las redes neuronales se usan comúnmente en aplicaciones de aprendizaje automático (Machine Learning, ML), que a su vez son una implementación de AI. Aprendizaje profundo es un subconjunto de ML.
bspkamlMachine Learning21 horasEste curso será una combinación de teoría y trabajo práctico con ejemplos específicos utilizados durante todo el evento .
mlrobot1Machine Learning for Robotics21 horasEste curso introduce métodos de aprendizaje automático en aplicaciones de robótica.

Es una amplia visión general de los métodos, motivaciones e ideas principales existentes en el contexto del reconocimiento de patrones.

Después de un breve contexto teórico, los participantes realizarán ejercicios simples usando código abierto (generalmente R) o cualquier otro software popular.
appliedmlApplied Machine Learning14 horasEste curso de capacitación es para las personas que deseen aplicar el Aprendizaje automático en aplicaciones prácticas.

Audiencia

Este curso es para científicos de datos y estadísticos que tienen cierta familiaridad con las estadísticas y saben cómo programar R (o Python u otro idioma elegido). El énfasis de este curso está en los aspectos prácticos de la preparación de datos / modelos, ejecución, análisis post hoc y visualización.

El objetivo es proporcionar aplicaciones prácticas para Machine Learning a los participantes interesados ​​en aplicar los métodos en el trabajo.

Se usan ejemplos específicos del sector para que la capacitación sea relevante para el público.
deeplearning1Introduction to Deep Learning21 horasEste curso es una descripción general para Deep Learning sin profundizar en ningún método específico. Es adecuado para las personas que desean comenzar a utilizar Deep learning para mejorar su precisión de predicción.
mlfunpythonMachine Learning Fundamentals with Python14 horasEl objetivo de este curso es proporcionar una competencia básica en la aplicación de métodos de aprendizaje automático en la práctica Mediante el uso del lenguaje de programación Python y sus diversas bibliotecas, y en base a una multitud de ejemplos prácticos, este curso enseña cómo usar los componentes más importantes de Machine Learning, cómo tomar decisiones de modelado de datos, interpretar los resultados de los algoritmos y validar los resultados Nuestro objetivo es brindarle las habilidades para comprender y utilizar las herramientas más fundamentales de la caja de herramientas de Machine Learning con confianza y evitar las trampas comunes de las aplicaciones de Data Sciences .
bspkannmldtArtificial Neural Networks, Machine Learning and Deep Thinking21 horasArtificial Neural Network es un modelo de datos computacionales utilizado en el desarrollo de sistemas de Inteligencia Artificial (IA) capaces de realizar tareas "inteligentes" Las redes neuronales se usan comúnmente en aplicaciones de aprendizaje automático (Machine Learning, ML), que a su vez son una implementación de AI Aprendizaje profundo es un subconjunto de ML .
MLFWR1Machine Learning Fundamentals with R14 horasEl objetivo de este curso es proporcionar una competencia básica en la aplicación de métodos de aprendizaje automático en la práctica Mediante el uso de la plataforma de programación R y sus diversas bibliotecas, y en base a una multitud de ejemplos prácticos, este curso enseña cómo usar los componentes más importantes de Machine Learning, cómo tomar decisiones de modelado de datos, interpretar los resultados de los algoritmos y validar los resultados Nuestro objetivo es brindarle las habilidades para comprender y utilizar las herramientas más fundamentales de la caja de herramientas de Machine Learning con confianza y evitar las trampas comunes de las aplicaciones de Data Sciences .
dladvAdvanced Deep Learning28 horasEl aprendizaje automático es una rama de la Inteligencia Artificial en la que las computadoras tienen la capacidad de aprender sin estar programadas explícitamente El aprendizaje profundo es un subcampo del aprendizaje automático que utiliza métodos basados ​​en el aprendizaje de representaciones de datos y estructuras tales como redes neuronales .
dmmlrData Mining & Machine Learning with R14 horasR es un lenguaje de programación libre de código abierto para computación estadística, análisis de datos y gráficos R es utilizado por un número creciente de gerentes y analistas de datos dentro de las corporaciones y la academia R tiene una amplia variedad de paquetes para minería de datos .
predmodrPredictive Modelling with R14 horasR es un lenguaje de programación libre de código abierto para computación estadística, análisis de datos y gráficos R es utilizado por un número creciente de gerentes y analistas de datos dentro de las corporaciones y la academia R tiene una amplia variedad de paquetes para minería de datos .
python_nltkNatural Language Processing with Python28 horasEste curso introduce lingüistas o programadores a NLP en Python Durante este curso usaremos principalmente nltkorg (Natural Language Tool Kit), pero también usaremos otras bibliotecas relevantes y útiles para PNL Por el momento podemos realizar este curso en Python 2xo Python 3x Los ejemplos están en inglés o mandarín (普通话) Otros idiomas también pueden estar disponibles si se acuerdan antes de la reserva .
predioMachine Learning with PredictionIO21 horasPredictionIO es un servidor de aprendizaje automático de código abierto construido sobre la pila de código abierto de stateoftheart Audiencia Este curso está dirigido a desarrolladores y científicos de datos que desean crear motores predictivos para cualquier tarea de aprendizaje automático .
mlfsasMachine Learning Fundamentals with Scala and Apache Spark14 horasEl objetivo de este curso es proporcionar una competencia básica en la aplicación de métodos de aprendizaje automático en la práctica Mediante el uso del lenguaje de programación Scala y sus diversas bibliotecas, y en base a una multitud de ejemplos prácticos, este curso enseña cómo usar los componentes más importantes de Machine Learning, cómo tomar decisiones de modelado de datos, interpretar los resultados de los algoritmos y validar los resultados Nuestro objetivo es brindarle las habilidades para comprender y utilizar las herramientas más fundamentales de la caja de herramientas de Machine Learning con confianza y evitar las trampas comunes de las aplicaciones de Data Sciences .
introrIntroduction to R with Time Series Analysis21 horasR es un lenguaje de programación libre de código abierto para computación estadística, análisis de datos y gráficos R es utilizado por un número creciente de gerentes y analistas de datos dentro de las corporaciones y la academia R tiene una amplia variedad de paquetes para minería de datos .
cntkUsing Computer Network ToolKit (CNTK)28 horasComputer Network ToolKit (CNTK) es el marco de aprendizaje de máquina de entrenamiento de RNN de Open Source, Multimachine, MultiGPU, altamente eficiente de Microsoft para voz, texto e imágenes Audiencia Este curso está dirigido a ingenieros y arquitectos con el objetivo de utilizar CNTK en sus proyectos .
jeneticsJenetics21 horasJenetics es un Algoritmo Genético avanzado, respectivamente un Algoritmo Evolutivo, una biblioteca escrita en Java moderno Audiencia Este curso está dirigido a Investigadores que buscan utilizar Jenetics en sus proyectos .
systemmlApache SystemML for Machine Learning14 horasApache SystemML es una plataforma de aprendizaje de máquina distribuida y declarativa SystemML proporciona aprendizaje en máquina declarativo a gran escala (ML) que tiene como objetivo la especificación flexible de algoritmos de ML y la generación automática de planes de tiempo de ejecución híbridos que van desde un solo nodo, cálculos inmemory hasta cálculos distribuidos en Apache Hadoop y Apache Spark Audiencia Este curso es adecuado para investigadores, desarrolladores e ingenieros de Machine Learning que buscan utilizar SystemML como un marco para el aprendizaje automático .
opencvComputer Vision with OpenCV28 horasOpenCV (Open Source Computer Vision Library: http://opencvorg) es una biblioteca BSDlicensed de código abierto que incluye varios cientos de algoritmos de visión por computadora Audiencia Este curso está dirigido a ingenieros y arquitectos que buscan utilizar OpenCV para proyectos de visión por computadora .
tsflw2vNatural Language Processing with TensorFlow35 horasTensorFlow™ is an open source software library for numerical computation using data flow graphs.

SyntaxNet is a neural-network Natural Language Processing framework for TensorFlow.

Word2Vec is used for learning vector representations of words, called "word embeddings". Word2vec is a particularly computationally-efficient predictive model for learning word embeddings from raw text. It comes in two flavors, the Continuous Bag-of-Words model (CBOW) and the Skip-Gram model (Chapter 3.1 and 3.2 in Mikolov et al.).

Used in tandem, SyntaxNet and Word2Vec allows users to generate Learned Embedding models from Natural Language input.

Audience

This course is targeted at Developers and engineers who intend to work with SyntaxNet and Word2Vec models in their TensorFlow graphs.

After completing this course, delegates will:

- understand TensorFlow’s structure and deployment mechanisms
- be able to carry out installation / production environment / architecture tasks and configuration
- be able to assess code quality, perform debugging, monitoring
- be able to implement advanced production like training models, embedding terms, building graphs and logging
aiintrozeroFrom Zero to AI35 horasThis course is created for people who have no previous experience in probability and statistics.

Próximos Cursos Inteligencia Artificial

CursoFechaPrecio del Curso [A distancia / Presencial]
Visión por Computadora con OpenCV - Ciudad de Mexico - Colonia Del ValleLun, 2018-09-03 09:30133000MXN / 161000MXN
Introduction to Recommendation Systems - Guadalajara - Country Club FinancialLun, 2018-09-10 09:3037900MXN / 59100MXN
Visión por computadora con Python - Puebla - Triangulo Las AnimasLun, 2018-09-10 09:3057900MXN / 78050MXN
Procesamiento del Lenguaje Natural con TensorFlow - Guadalajara - Puerta del HierroLun, 2018-09-10 09:30165000MXN / 198000MXN
Curso de TensorFlow Serving - Monterrey - Oficinas en el ParqueMié, 2018-09-19 09:3029500MXN / 51800MXN
Cursos de Fin de Semana de Inteligencia Artificial, Capacitación por la Tarde de Inteligencia Artificial, Inteligencia Artificial boot camp, Clases de Inteligencia Artificial, Capacitación de Fin de Semana de Inteligencia Artificial, Cursos por la Tarde de Inteligencia Artificial, Inteligencia Artificial coaching, Instructor de Inteligencia Artificial, Capacitador de Inteligencia Artificial, Inteligencia Artificial con instructor, Cursos de Formación de Inteligencia Artificial, Inteligencia Artificial en sitio, Cursos Privados de Inteligencia Artificial, Clases Particulares de Inteligencia Artificial, Capacitación empresarial de Inteligencia Artificial, Talleres para empresas de Inteligencia Artificial, Cursos en linea de Inteligencia Artificial, Programas de capacitación de Inteligencia Artificial, Clases de Inteligencia Artificial

Promociones

Curso Ubicación Fecha Precio del Curso [A distancia / Presencial]
Haskell Avanzado Ciudad de Mexico - Colonia Del Valle Jue, 2018-08-23 09:30 52110MXN / 76110MXN
Haskell Avanzado Puebla - Triangulo Las Animas Mar, 2018-09-11 09:30 52110MXN / 72410MXN
Fundamentos de Haskell Monterrey - Dataflux Mié, 2018-09-19 09:30 52110MXN / 74510MXN
Gestión de Reglas de Negocios (BRMS) con Drools Puebla - Triangulo Las Animas Mié, 2018-10-31 09:30 34110MXN / 54260MXN
Introducción MoDAF/NAF Puebla - Triangulo Las Animas Jue, 2018-12-13 09:30 26550MXN / 46700MXN

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