Explicabilidad en el Aprendizaje Profundo: Desmitificando los Modelos de Caja Negra

Esta capacitación en vivo, dirigida por un instructor, en Bolivia (en línea o presencial), está diseñada para profesionales de nivel avanzado que desean mejorar su comprensión de las técnicas de XAI aplicadas a modelos complejos de IA.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Implementar técnicas de vanguardia de XAI en modelos de IA.
• Interpretar modelos de aprendizaje profundo y sus decisiones.
• Aplicar métodos avanzados de explicabilidad agnósticos y específicos al modelo.
• Abordar los desafíos relacionados con la transparencia de la IA en sistemas complejos.

Este curso cubre la IA (con énfasis en Aprendizaje Automático y Aprendizaje Profundo) en la industria del automóvil. Ayuda a determinar qué tecnología puede ser utilizada (potencialmente) en múltiples situaciones dentro de un vehículo: desde automatización básica, reconocimiento de imágenes hasta toma de decisiones autónoma.

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

La Red Neuronal Artificial es un modelo computacional de datos 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 (Machine Learning, ML), las cuales constituyen una implementación específica de la IA. El Aprendizaje Profundo es un subconjunto del Aprendizaje Automático.

La Inteligencia Artificial Aplicada desde Cero en Python proporciona a los programadores y analistas de datos las técnicas fundamentales para construir soluciones de aprendizaje automático desde cero 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 en el desarrollo práctico de IA. Ayuda a los profesionales a implementar modelos prácticos de aprendizaje automático, evaluar las limitaciones de los algoritmos y completar proyectos aplicados para resolver problemas del mundo real.

Esta formación en vivo con instructor en Bolivia (en línea o presencial) proporciona una introducción al campo del reconocimiento de patrones y el aprendizaje automático. Aborda aplicaciones prácticas en estadística, informática, procesamiento de señales, visión por computadora, minería de datos y bioinformática.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Aplicar métodos estadísticos básicos 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 a través de la interacción con sus entornos. Es la base de muchos avances modernos en inteligencia artificial, como vehículos autónomos, control de robótica, negociación algorítmica y sistemas de recomendación adaptativos. El DRL permite a un agente artificial aprender estrategias, optimizar políticas y tomar decisiones autónomas basadas en la prueba y error mediante el aprendizaje por recompensas.

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

• Comprender los fundamentos teóricos y los principios matemáticos del Aprendizaje por Refuerzo.
• Implementar algoritmos clave de RL, incluyendo Q-Learning, Gradientes 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 videojuegos, robótica y optimización de decisiones.
• Resolver problemas, visualizar y optimizar el rendimiento del entrenamiento utilizando herramientas modernas.

Formato del curso

• Conferencia interactiva y discusión guiada.
• Ejercicios prácticos e implementaciones concretas.
• 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 coordinar los detalles.

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

La Parte 1 (40%) de esta formación se enfoca más en los fundamentos, pero le ayudará a elegir la tecnología adecuada: TensorFlow, Caffe, Theano, DeepDrive, Keras, etc.

La Parte 2 (20%) de esta formación introduce Theano, una biblioteca de Python que facilita la escritura de modelos de aprendizaje profundo.

La Parte 3 (40%) de la formación se basará ampliamente en TensorFlow, la API de la biblioteca de código abierto de Google para el Aprendizaje Profundo. Los ejemplos y las prácticas se realizarán todos en TensorFlow.

Audiencia

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

Después de completar este curso, los participantes:

• tendrán una buena comprensión de las redes neuronales profundas (DNN), CNN y RNN
• entenderán la estructura y los mecanismos de implementación de TensorFlow
• podrán realizar tareas e instalación / entorno de producción / arquitectura y configuración
• podrán evaluar la calidad del código, realizar depuración y monitoreo
• podrán implementar características avanzadas de producción como entrenamiento de modelos, construcción de grafos y registro de eventos (logging)

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Bolivia (en línea o presencial) está dirigida a profesionales principiantes que desean aprender los fundamentos de la IA Explicable y su papel en el desarrollo de sistemas de IA responsables.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los conceptos fundamentales de la IA Explicable.
• Explorar la importancia de la transparencia y la interpretabilidad en los modelos de IA.
• Aprender técnicas básicas para hacer que los modelos de IA sean explicables.
• Aplicar técnicas de XAI a modelos simples de aprendizaje automático.

Esta formación en vivo, impartida por instructores, en Bolivia (online o presencial), está dirigida a profesionales de nivel intermedio que deseen aplicar técnicas de IA Explicable para garantizar sistemas de IA justos, transparentes y éticos.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender el papel de la XAI en los sistemas de IA ética.
• Implementar técnicas de XAI para detectar y mitigar sesgos en los modelos de IA.
• Garantizar la transparencia en los procesos de toma de decisiones de los modelos de IA.
• Alinear el desarrollo de IA con estándares éticos y normativos.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Bolivia (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel intermedio a avanzado que deseen implementar sistemas de IA transparentes en aplicaciones del mundo real.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender la importancia de la transparencia en los modelos de IA.
• Implementar técnicas avanzadas de XAI para interpretar modelos complejos.
• Mejorar la transparencia del modelo utilizando SHAP, LIME y otras herramientas.
• Abordar preocupaciones éticas e imparcialidad en los modelos de IA.