Visión por computadora con Python

Este curso intensivo y práctico abarca técnicas avanzadas de Python, mejores prácticas de ingeniería y patrones de diseño comúnmente utilizados para construir aplicaciones Python mantenibles, comprobables y de alto rendimiento. Hace hincapié en herramientas modernas, tipado, modelos de concurrencia, patrones de arquitectura y flujos de trabajo listos para la producción.

Esta formación en vivo impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores de Python de nivel intermedio a avanzado que desean adoptar prácticas y patrones profesionales para sistemas Python de grado de producción.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

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

Formato del Curso

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

Opciones de Personalización del Curso

• Para solicitar una formación personalizada o un área de enfoque (datos, web o infraestructura), contáctenos para organizarla.

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

Esta capacitación en vivo dirigida por instructores (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de ML de nivel intermedio a avanzado, desarrolladores de IA e ingenieros de software que desean construir agentes autónomos robustos 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 externas y APIs para extender las capacidades del agente.
• Implementar arquitecturas de memoria a corto y largo plazo para los agentes.
• Coordinar orquestaciones multietapa y composabilidad entre agentes.
• Aplicar mejores prácticas de seguridad, control de acceso y observabilidad para agentes desplegados.

Formato del Curso

• Ponencia interactiva y discusión.
• Laboratorios prácticos que construyen 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, contáctenos para coordinarlo.

Explora enfoques prácticos de la Ciencia de Datos y la IA mediante Python: equipa a los profesionales con las habilidades necesarias para explorar datos, construir modelos de aprendizaje automático y desplegar aplicaciones impulsadas por IA en contextos empresariales. Cubre flujos de trabajo CRISP-DM, análisis estadístico, aprendizaje supervisado y no supervisado, aprendizaje profundo con TensorFlow, procesamiento del lenguaje natural, big data con Spark y narrativa basada en datos; Ideal para principiantes que buscan una certificación en ciencia de datos con Python y formación analítica preparatoria para el mercado laboral.

La inteligencia artificial con Python es el desarrollo de sistemas inteligentes utilizando la amplia ecosistema de bibliotecas de IA y aprendizaje automático de Python.

Esta formación dirigida por un instructor, en vivo (en línea o presencial), está dirigida a programadores de Python de nivel intermedio que desean diseñar, implementar e implementar soluciones de IA usando Python.

Al final de esta formación, los participantes podrán:

• Implementar algoritmos de IA utilizando las bibliotecas básicas de IA de Python.
• Trabajar con modelos de aprendizaje supervisado, no supervisado y por refuerzo.
• Integrar soluciones de IA en aplicaciones y flujos de trabajo existentes.
• Evaluar el rendimiento del modelo y optimizarlo para mayor precisión y eficiencia.

Formato del Curso

• Conferencia interactiva y discusión.
• Muchos ejercicios y práctica.
• Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.

Opciones de Personalización del Curso

• Para solicitar una formación personalizada para este curso, contáctenos para organizarla.

El SDK CANN (Compute Architecture for Neural Networks) proporciona potentes herramientas de implementación y optimización para aplicaciones de IA en tiempo real en visión por computadora y PLN, especialmente en hardware Huawei Ascend.

Esta formación en vivo con instrucción presencial (en línea o en las instalaciones) está dirigida a profesionales de IA de nivel intermedio que deseen construir, implementar y optimizar modelos de visión y lenguaje utilizando el SDK CANN para casos de uso de producción.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Implementar y optimizar modelos CV y PLN utilizando CANN y AscendCL.
• Utilizar las herramientas CANN para convertir modelos e integrarlos en flujos de trabajo en tiempo real.
• Optimizar el rendimiento de inferencia para tareas como detección, clasificación y análisis de sentimiento.
• Construir pipelines CV/PLN en tiempo real para escenarios de implementación en edge o en la nube.

Formato del Curso

• Conferencia interactiva y demostración.
• Laboratorio práctico con implementación de modelos y perfilamiento de rendimiento.
• Diseño de pipelines en vivo utilizando casos de uso reales de CV y PLN.

Opciones de Personalización del Curso

• Para solicitar una formación personalizada para este curso, contáctenos para coordinar.

Esta formación en vivo, impartida por un instructor, en Bolivia (en línea o presencial), está dirigida a desarrolladores de IA y ingenieros de visión por computadora de nivel intermedio que deseen construir sistemas de visión robustos para aplicaciones de conducción autónoma.

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

• Comprender los conceptos fundamentales de la visión por computadora en vehículos autónomos.
• Implementar algoritmos para detección de objetos, detección de carriles y segmentación semántica.
• Integrar sistemas de visión con otros subsistemas del vehículo autónomo.
• Aplicar técnicas de aprendizaje profundo para tareas avanzadas de percepción.
• Evaluar el rendimiento de los modelos de visión por computadora en escenarios del mundo real.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Bolivia (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 sofisticados modelos de visión 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 escalable y eficiente de modelos en la nube.
• Implementar técnicas de preprocesamiento de imágenes para tareas de visión por computadora.
• Implementar modelos de visión por computadora para aplicaciones del mundo real.
• Utilizar el aprendizaje por transferencia para mejorar el rendimiento de los modelos CNN.
• Visualizar e interpretar los resultados de modelos de clasificación de imágenes.

Esta formación impartida por un instructor en Bolivia (presencial o en línea) está dirigida a desarrolladores de Python y analistas de datos de nivel intermedio que deseen mejorar sus habilidades en análisis y manipulación de datos utilizando 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 limpieza, ordenación y filtrado de datos.
• Ejecutar operaciones de agregación y analizar series temporales.
• Visualizar los datos mediante Matplotlib y otras bibliotecas de visualización.
• Depurar y optimizar su código de análisis de datos.

Esta formación en vivo con instructor en Bolivia (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de visión por computadora de nivel intermedio a avanzado, desarrolladores de IA y profesionales de IoT que deseen implementar y optimizar modelos de visión por computadora para el procesamiento en tiempo real en dispositivos periféricos.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los fundamentos del AI en el borde y sus aplicaciones en la visión por computadora.
• Implementar modelos de aprendizaje profundo optimizados en dispositivos periféricos para el análisis de imágenes y videos en tiempo real.
• Utilizar frameworks como TensorFlow Lite, OpenVINO y NVIDIA Jetson SDK para la implementación de modelos.
• Optimizar los modelos de IA para obtener un mejor rendimiento, eficiencia energética e inferencia de baja latencia.

Esta formación práctica dirigida por instructores en Bolivia (en línea o presencial) está dirigida a personal de las fuerzas del orden con conocimientos básicos que deseen pasar del esbozo manual de retratos hablados al uso de herramientas de IA para desarrollar sistemas de reconocimiento facial.

Al finalizar este curso, los participantes serán capaces de:

• Comprender los fundamentos de la Inteligencia Artificial y el Aprendizaje Automático.
• Aprender los conceptos básicos del procesamiento digital de imágenes y su aplicación en el reconocimiento facial.
• Desarrollar habilidades para utilizar herramientas y frameworks de IA con el fin de crear modelos de reconocimiento facial.
• Adquirir experiencia práctica en la creación, entrenamiento y prueba de sistemas de reconocimiento facial.
• Comprender las consideraciones éticas y las mejores prácticas en el uso de la tecnología de reconocimiento facial.

Esta formación en vivo con instructor (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores que desean utilizar el stack FARM (FastAPI, React y MongoDB) para construir aplicaciones web dinámicas, de alto rendimiento y escalables.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Configurar el entorno de desarrollo necesario que integre FastAPI, React y MongoDB.
• Comprender los conceptos clave, características y beneficios del stack FARM.
• Aprender a crear APIs REST con FastAPI.
• Aprender a diseñar aplicaciones interactivas con React.
• Desarrollar, probar e implementar aplicaciones (tanto front-end como back-end) utilizando el stack FARM.

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

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

• Configurar el entorno de desarrollo necesario para desarrollar API con Python y FastAPI.
• Crear API de manera más rápida y sencilla utilizando la biblioteca FastAPI.
• Aprender a crear modelos de datos y esquemas basados en Pydantic y OpenAPI.
• Conectar API a una base de datos utilizando SQLAlchemy.
• Implementar seguridad y autenticación en API mediante las herramientas de FastAPI.
• Construir imágenes contenedoras e implementar web API en un servidor en la nube.

Esta formación en vivo impartida por instructores en Bolivia (en línea o presencial) está dirigida a investigadores y profesionales de laboratorio de nivel principiante e intermedio que deseen procesar y analizar imágenes relacionadas con tejidos histológicos, células sanguíneas, algas y otras muestras biológicas.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Navegar por la interfaz de Fiji y utilizar las funciones principales de ImageJ.
• Preprocesar y mejorar imágenes científicas para obtener un mejor análisis.
• Analizar imágenes de manera cuantitativa, incluido el recuento de células y la medición de áreas.
• Automatizar tareas repetitivas mediante macros y complementos (plugins).
• Personalizar flujos de trabajo para necesidades específicas de análisis de imágenes en investigación biológica.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Bolivia (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel intermedio que deseen utilizar Vision Builder AI para diseñar, implementar y optimizar sistemas de inspección automatizada para procesos SMT (Tecnología de Montaje en Superficie).

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Configurar e implementar inspecciones automatizadas utilizando Vision Builder AI.
• Adquirir y preprocesar imágenes de alta calidad para su análisis.
• Implementar decisiones basadas en lógica para la detección de defectos y la validación de procesos.
• Generar informes de inspección y optimizar el rendimiento del sistema.

Esta formación en vivo dirigida por un instructor en Bolivia (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores, investigadores y científicos de datos de nivel intermedio a avanzado que desean aprender a implementar la detección de objetos en tiempo real utilizando YOLOv7.

Al final de esta formación, los participantes podrán:

• Comprender los conceptos fundamentales de la detección de objetos.
• Instalar y configurar YOLOv7 para tareas de detección de objetos.
• Entrenar y probar modelos personalizados de detección de objetos utilizando YOLOv7.
• Integrar YOLOv7 con otros marcos y herramientas de visión por computadora.
• Solucionar problemas comunes relacionados con la implementación de YOLOv7.