Cursos de Aprendizaje profundo | Cursos de Deep Learning

Cursos de Aprendizaje profundo

Los cursos de formación en vivo (DL) de aprendizaje profundo dirigidos por un instructor demuestran a través de la práctica los fundamentos y aplicaciones del aprendizaje profundo y cubren temas como el aprendizaje profundo de máquinas, el aprendizaje estructurado profundo y el aprendizaje jerárquico.

El entrenamiento de aprendizaje profundo está disponible como "entrenamiento en vivo en el sitio" o "entrenamiento en vivo remoto". El entrenamiento en vivo se puede realizar localmente en las instalaciones del cliente en Bolivia o en los centros de entrenamiento corporativos de NobleProg en Bolivia. El entrenamiento remoto en vivo se lleva a cabo por medio de un escritorio remoto interactivo.

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Algunos de nuestros clientes

Programas de los cursos Aprendizaje profundo

Nombre del Curso
Duración
Descripción General
Nombre del Curso
Duración
Descripción General
7 horas
AlphaFold es un sistema Artificial Intelligence (AI) que realiza la predicción de las estructuras proteicas. Está desarrollado por Alphabet’s/Google’s DeepMind como un sistema de aprendizaje profundo que puede predecir con precisión los modelos 3D de estructuras de proteínas. Este entrenamiento guiado por instructores, en vivo (online o on-site) está dirigido a biólogos que desean entender cómo AlphaFold funciona y utiliza AlphaFold modelos como guías en sus estudios experimentales. Al final de este curso, los participantes podrán:
    Comprender los principios básicos de AlphaFold. Aprende cómo AlphaFold funciona. Aprende a interpretar AlphaFold predicciones y resultados.
Formato del curso
    Lecciones y discusiones interactivas. Muchos ejercicios y prácticas. Implementación de manos en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de Customización de Curso
    Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contacta con nosotros para organizar.
21 horas
En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor, los participantes aprenderán las técnicas de aprendizaje automático más relevantes y de vanguardia en Python a medida que crean una serie de aplicaciones de demostración que incluyen imágenes, música, texto y datos financieros. Al final de esta capacitación, los participantes podrán:
  • Implementar algoritmos y técnicas de aprendizaje automático para resolver problemas complejos
  • Aplicar el aprendizaje profundo y el aprendizaje semi-supervisado a aplicaciones que involucren imagen, música, texto e información financiera
  • Empujar los algoritmos de Python a su máximo potencial
  • Usa bibliotecas y paquetes como NumPy y Theano
Audiencia
  • Desarrolladores
  • Analistas
  • Científicos de datos
Formato del curso
  • Conferencia de parte, discusión en parte, ejercicios y práctica práctica
21 horas
Deep Reinforcement Learning refers to the ability of an "artificial agent" to learn by trial-and-error and rewards-and-punishments. An artificial agent aims to emulate a human's ability to obtain and construct knowledge on its own, directly from raw inputs such as vision. To realize reinforcement learning, deep learning and neural networks are used. Reinforcement learning is different from machine learning and does not rely on supervised and unsupervised learning approaches. In this instructor-led, live training, participants will learn the fundamentals of Deep Reinforcement Learning as they step through the creation of a Deep Learning Agent. By the end of this training, participants will be able to:
  • Understand the key concepts behind Deep Reinforcement Learning and be able to distinguish it from Machine Learning
  • Apply advanced Reinforcement Learning algorithms to solve real-world problems
  • Build a Deep Learning Agent
Audience
  • Developers
  • Data Scientists
Format of the course
  • Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice
28 horas
El aprendizaje de máquina es una rama de inteligencia artificial en la que los ordenadores tienen la capacidad de aprender sin ser explícitamente programados. El aprendizaje profundo es un subcampo de aprendizaje automático que utiliza métodos basados en las representaciones de datos de aprendizaje y estructuras como las redes neurales. Python es un lenguaje de programación de alto nivel conocido por su sintaxe clara y la lectura de código. En este entrenamiento guiado por instructores, los participantes aprenderán cómo implementar modelos de aprendizaje profundo para telecom utilizando Python a medida que pasan por la creación de un modelo de riesgo de crédito de aprendizaje profundo. Al final de este curso, los participantes podrán:
    Comprender los conceptos fundamentales del aprendizaje profundo. Aprende las aplicaciones y los usos de la aprendizaje profunda en telecom. Utilice Python, Keras, y TensorFlow para crear modelos de aprendizaje profundo para telecom. Construye su propio modelo de predicción del cliente de aprendizaje profundo utilizando Python.
Formato del curso
    Lecciones y discusiones interactivas. Muchos ejercicios y prácticas. Implementación de manos en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de Customización de Curso
    Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contacta con nosotros para organizar.
14 horas
Embedding Projector es una aplicación web de código abierto para visualizar los datos utilizados para entrenar sistemas de aprendizaje automático. Creado por Google, es parte de TensorFlow. Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor presenta los conceptos detrás de Embedding Projector y guía a los participantes a través de la configuración de un proyecto de demostración. Al final de esta capacitación, los participantes podrán:
  • Explore cómo los datos se interpretan mediante modelos de aprendizaje automático
  • Navegue a través de vistas 3D y 2D de datos para comprender cómo lo interpreta un algoritmo de aprendizaje automático
  • Comprenda los conceptos detrás de Embeddings y su papel en la representación de vectores matemáticos para imágenes, palabras y números.
  • Explore las propiedades de una incrustación específica para comprender el comportamiento de un modelo
  • Aplicar Embedding Project a casos de uso del mundo real, como crear un sistema de recomendación de canciones para amantes de la música
Audiencia
  • Desarrolladores
  • Científicos de datos
Formato del curso
  • Conferencia de parte, discusión en parte, ejercicios y práctica práctica
21 horas
Artificial Neural Network es un modelo de datos computacional usado en el desarrollo de sistemas de Artificial Intelligence (AI) capaces de realizar tareas "inteligentes". Neural Networks se usan comúnmente en aplicaciones de Machine Learning (ML), que son en sí mismas una implementación de AI. Deep Learning es un subconjunto de ML.
21 horas
Este curso es una visión general de Deep Learning sin profundizar en ningún método específico. Es adecuado para las personas que quieren empezar a usar el aprendizaje profundo para mejorar su precisión de la predicción.
21 horas
Artificial Neural Network es un modelo de datos computacional usado en el desarrollo de sistemas de Artificial Intelligence (AI) capaces de realizar tareas "inteligentes". Neural Networks se usan comúnmente en aplicaciones de Machine Learning (ML), que son en sí mismas una implementación de AI. Deep Learning es un subconjunto de ML.
28 horas
El aprendizaje automático es una rama de la Inteligencia Artificial en la que las computadoras tienen la capacidad de aprender sin estar explícitamente programadas. El aprendizaje profundo es un subcampo del aprendizaje automático que utiliza métodos basados en representaciones de datos de aprendizaje y estructuras como las redes neuronales.
21 horas
Caffe es un marco de aprendizaje profundo hecho con expresión, velocidad y modularidad en mente. Este curso explora la aplicación de Caffe como un marco de aprendizaje profundo para el reconocimiento de imágenes utilizando el MNIST como ejemplo Audiencia Este curso es adecuado para los investigadores e ingenieros de Deep Learning interesados en utilizar Caffe como marco. Después de completar este curso, los delegados podrán:
  • entender la estructura de Caffe y los mecanismos de despliegue
  • llevar a cabo las tareas de instalación / producción de entorno / arquitectura y configuración
  • evaluar la calidad del código, realizar depuración, monitoreo
  • implementar la producción avanzada como modelos de entrenamiento, implementación de capas y registro
21 horas
Audiencia Este curso es adecuado para los investigadores e ingenieros de Deep Learning interesados en utilizar las herramientas disponibles (en su mayoría de código abierto) para analizar imágenes de computadora Este curso proporciona ejemplos prácticos.
14 horas
This course covers AI (emphasizing Machine Learning and Deep Learning) in Automotive Industry. It helps to determine which technology can be (potentially) used in multiple situation in a car: from simple automation, image recognition to autonomous decision making.
21 horas
Este curso cubre IA (enfatizando Aprendizaje automático y Aprendizaje profundo)
 
14 horas
OpenNN es una biblioteca de clases de código abierto escrita en C ++ que implementa redes neuronales para su uso en aprendizaje automático. En este curso repasaremos los principios de las redes neuronales y utilizaremos OpenNN para implementar una aplicación de muestra. Audiencia      Desarrolladores de software y programadores que deseen crear aplicaciones de Deep Learning. Formato del curso      Conferencia y discusión junto con ejercicios prácticos.
7 horas
OpenNMT es un sistema de traducción de máquina neural completo, de código abierto (MIT) que utiliza el juego de herramientas matemático de la Antorcha. En esta capacitación, los participantes aprenderán cómo configurar y utilizar OpenNMT para llevar a cabo la traducción de varios conjuntos de datos de muestra. El curso comienza con una visión general de las redes neuronales que se aplican a la traducción automática. Los participantes realizarán ejercicios en vivo para demostrar su comprensión de los conceptos aprendidos y obtener retroalimentación del instructor. Al final de este entrenamiento, los participantes tendrán los conocimientos y la práctica necesarios para implementar una solución OpenNMT en vivo. Las muestras de idioma fuente y de destino pueden pre-arreglarse según los requisitos del cliente. Audiencia
Ingenieros de traducción y localización Formato del curso Parte conferencia, discusión de parte, práctica práctica pesada
21 horas
La inteligencia artificial, después de haber molestó a muchos campos científicos, comenzó a revolucionar una amplia gama de sectores económicos (industria, la medicina, comunicaciones, etc.). Sin embargo, su presentación en los principales medios de comunicación a menudo es una fantasía, muy lejos de lo que realmente son las áreas de aprendizaje automático y Deep aprendizaje. El objetivo de esta formación es proporcionar a los ingenieros con conocimientos de computación (incluyendo la programación de software basado en) una introducción al aprendizaje profundo y sus diferentes áreas de especialización y por lo tanto las principales arquitecturas de red existentes Hoy. Si los fundamentos matemáticos se recuerdan durante el curso, se recomienda un tipo de nivel de alcoholemia matemática + 2 para una mayor comodidad. Es posible en absoluto ignorar el eje matemático para mantener sólo una visión "sistema", pero este enfoque limita en gran medida su comprensión del tema.
14 horas
La inteligencia artificial, después de haber molestado a muchos campos científicos, comenzó a revolucionar una amplia gama de sectores económicos (industria, la medicina, comunicaciones, etc.). Sin embargo, su presentación en los principales medios de comunicación a menudo es una fantasía, muy lejos de lo que realmente son las áreas de aprendizaje automático y aprendizaje profundo. El objetivo de esta formación es introducir en realidad estos enfoques y lo que aportan a la solución de problemas considerados "inteligentes". Se presentan muchas aplicaciones, el tratamiento de los datos en bruto para crear contenido "original" a través de agentes de control, clasificación automatizada o la aproximación de un orden dado para facilitar su comprensión y manipulación. Por último, un aspecto importante es el de la oportunidad como la aplicación de dicha metodología de proyectos. El aprendizaje profundo sabe muchas limitaciones como cualquier herramienta, y su aplicación implica verdadera manera de entender, controlar y garantizar un resultado final de calidad.
7 horas
Fairseq es un conjunto de herramientas de aprendizaje de secuencia a secuencia de código abierto creado por Facebok para su uso en la traducción automática neuronal (NMT). En esta capacitación, los participantes aprenderán a usar Fairseq para llevar a cabo la traducción del contenido de muestra. Al final de esta capacitación, los participantes tendrán el conocimiento y la práctica necesarios para implementar una solución de traducción automática basada en Fairseq. Audiencia
  • Especialistas en localización con experiencia técnica
  • Gerentes de contenido global
  • Ingenieros de localización
  • Desarrolladores de software a cargo de implementar soluciones de contenido global
Formato del curso
  • Conferencia parcial, discusión parcial, práctica práctica intensa
Nota
  • Si desea utilizar contenido específico en el idioma de origen y de destino, contáctenos para organizarlo.
21 horas
Microsoft Cognitive Toolkit 2.x (anteriormente CNTK) es un juego de herramientas de código abierto de grado comercial que entrena algoritmos de aprendizaje profundo para aprender como el cerebro humano. Según Microsoft, CNTK puede ser 5-10 veces más rápido que TensorFlow en redes recurrentes, y de 2 a 3 veces más rápido que TensorFlow para tareas relacionadas con imágenes. En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor, los participantes aprenderán cómo usar Microsoft Cognitive Toolkit para crear, entrenar y evaluar algoritmos de aprendizaje profundo para su uso en aplicaciones de AI comerciales que involucren múltiples tipos de datos tales como datos, voz, texto e imágenes. Al final de esta capacitación, los participantes podrán:
  • Acceda a CNTK como una biblioteca desde un programa de Python, C # o C ++
  • Use CNTK como una herramienta independiente de aprendizaje automático a través de su propio lenguaje de descripción de modelo (BrainScript)
  • Utilice la funcionalidad de evaluación del modelo CNTK de un programa Java
  • Combinar DNN de feed-forward, redes convolucionales (CNN) y redes recurrentes (RNNs / LSTM)
  • Escala de capacidad de cálculo en CPU, GPU y múltiples máquinas
  • Acceda a conjuntos de datos masivos utilizando los lenguajes de programación y algoritmos existentes
Audiencia
  • Desarrolladores
  • Científicos de datos
Formato del curso
  • Conferencia de parte, discusión en parte, ejercicios y práctica práctica
Nota
  • Si desea personalizar cualquier parte de esta capacitación, incluido el lenguaje de programación que prefiera, contáctenos para organizarlo.
21 horas
PaddlePaddle (PArallel Distributed Deep LEarning) es una plataforma de aprendizaje profundo escalable desarrollada por Baidu. En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor, los participantes aprenderán a usar PaddlePaddle para permitir el aprendizaje profundo en sus aplicaciones de productos y servicios. Al final de esta capacitación, los participantes podrán:
  • Configurar y configurar PaddlePaddle
  • Configure una red neuronal convolucional (CNN) para el reconocimiento de imágenes y la detección de objetos
  • Configurar una Red Neuronal Recurrente (RNN) para el análisis de sentimientos
  • Establecer un aprendizaje profundo sobre los sistemas de recomendación para ayudar a los usuarios a encontrar respuestas
  • Predecir porcentajes de clics (CTR), clasificar conjuntos de imágenes a gran escala, realizar reconocimiento óptico de caracteres (OCR), buscar rangos, detectar virus informáticos e implementar un sistema de recomendaciones.
Audiencia
  • Desarrolladores
  • Científicos de datos
Formato del curso
  • Conferencia de parte, discusión en parte, ejercicios y práctica práctica
7 horas
Amazon DSSTNE es una biblioteca de código abierto para el entrenamiento y la implementación de modelos de recomendación. Permite modelos con matrices de peso que son demasiado grandes para que una sola GPU se entrene en un solo host. En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor, los participantes aprenderán a usar DSSTNE para crear una aplicación de recomendación. Al final de esta capacitación, los participantes podrán:
  • Entrene un modelo de recomendación con conjuntos de datos dispersos como entrada
  • Escala de entrenamiento y modelos de predicción en múltiples GPU
  • Extienda el cómputo y el almacenamiento de forma paralela a los modelos
  • Genere recomendaciones de productos personalizados similares a Amazon.
  • Implemente una aplicación lista para producción que pueda escalar a cargas de trabajo pesadas
Audiencia
  • Desarrolladores
  • Científicos de datos
Formato del curso
  • Conferencia de parte, discusión en parte, ejercicios y práctica práctica
7 horas
Tensor2Tensor (T2T) es una biblioteca modular y extensible para el entrenamiento de modelos de AI en diferentes tareas, utilizando diferentes tipos de datos de entrenamiento, por ejemplo: reconocimiento de imágenes, traducción, análisis sintáctico, subtítulos de imágenes y reconocimiento de voz. Lo mantiene el equipo de Google Brain. En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor, los participantes aprenderán cómo preparar un modelo de aprendizaje profundo para resolver tareas múltiples. Al final de esta capacitación, los participantes podrán:
  • Instalar tensor2tensor, seleccionar un conjunto de datos y entrenar y evaluar un modelo de IA
  • Personalice un entorno de desarrollo utilizando las herramientas y los componentes incluidos en Tensor2Tensor
  • Cree y use un único modelo para aprender de forma simultánea varias tareas de varios dominios
  • Utilice el modelo para aprender de tareas con una gran cantidad de datos de entrenamiento y aplicar ese conocimiento a tareas donde los datos son limitados
  • Obtenga resultados de procesamiento satisfactorios con una sola GPU
Audiencia
  • Desarrolladores
  • Científicos de datos
Formato del curso
  • Conferencia de parte, discusión en parte, ejercicios y práctica práctica
14 horas
OpenFace es un software de reconocimiento facial en tiempo real basado en Python y Torch basado en la investigación FaceNet de Google. En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor, los participantes aprenderán a usar los componentes de OpenFace para crear y desplegar una aplicación de reconocimiento facial de muestra. Al final de esta capacitación, los participantes podrán: Trabaje con los componentes de OpenFace, incluidos dlib, OpenVC, Torch y nn4 para implementar la detección de rostros, la alineación y la transformación.
Aplique OpenFace a aplicaciones del mundo real tales como vigilancia, verificación de identidad, realidad virtual, juegos e identificación de clientes habituales, etc.
Audiencia
  • Desarrolladores
  • Científicos de datos
Formato del curso
  • Conferencia de parte, discusión en parte, ejercicios y práctica práctica
21 horas
En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor, los participantes aprenderán técnicas avanzadas para el aprendizaje automático con R a medida que avanzan en la creación de una aplicación en el mundo real. Al final de esta capacitación, los participantes podrán:
  • Utiliza técnicas como el ajuste de hiperparámetros y el aprendizaje profundo
  • Comprender e implementar técnicas de aprendizaje no supervisadas
  • Ponga un modelo en producción para usar en una aplicación más grande
Audiencia
  • Desarrolladores
  • Analistas
  • Científicos de datos
Formato del curso
  • Conferencia de parte, discusión en parte, ejercicios y práctica práctica
     
14 horas
In this instructor-led, live training, participants will learn how to use Matlab to design, build, and visualize a convolutional neural network for image recognition. By the end of this training, participants will be able to:
  • Build a deep learning model
  • Automate data labeling
  • Work with models from Caffe and TensorFlow-Keras
  • Train data using multiple GPUs, the cloud, or clusters
Audience
  • Developers
  • Engineers
  • Domain experts
Format of the course
  • Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice
28 horas
El 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. R es un lenguaje de programación popular en la industria financiera. Se utiliza en aplicaciones financieras que van desde los principales programas comerciales hasta los sistemas de gestión de riesgos. En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor, los participantes aprenderán cómo implementar modelos de aprendizaje profundo para finanzas usando R a medida que avanzan en la creación de un modelo de predicción del precio de las acciones de aprendizaje profundo. Al final de esta capacitación, los participantes podrán:
  • Comprender los conceptos fundamentales del aprendizaje profundo
  • Aprende las aplicaciones y usos del aprendizaje profundo en finanzas
  • Use R para crear modelos de aprendizaje profundo para finanzas
  • Construya su propio modelo de predicción del precio de las acciones de aprendizaje profundo utilizando R
Audiencia
  • Desarrolladores
  • Científicos de datos
Formato del curso
  • Conferencia de parte, discusión en parte, ejercicios y práctica práctica
28 horas
Machine learning is a branch of Artificial Intelligence wherein computers have the ability to learn without being explicitly programmed. Deep learning is a subfield of machine learning which uses methods based on learning data representations and structures such as neural networks. Python is a high-level programming language famous for its clear syntax and code readability. In this instructor-led, live training, participants will learn how to implement deep learning models for banking using Python as they step through the creation of a deep learning credit risk model. By the end of this training, participants will be able to:
  • Understand the fundamental concepts of deep learning
  • Learn the applications and uses of deep learning in banking
  • Use Python, Keras, and TensorFlow to create deep learning models for banking
  • Build their own deep learning credit risk model using Python
Audience
  • Developers
  • Data scientists
Format of the course
  • Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice
28 horas
El 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. R es un lenguaje de programación popular en la industria financiera. Se utiliza en aplicaciones financieras que van desde los principales programas comerciales hasta los sistemas de gestión de riesgos. En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor, los participantes aprenderán cómo implementar modelos de aprendizaje profundo para la banca usando R a medida que avanzan en la creación de un modelo de riesgo de crédito de aprendizaje profundo. Al final de esta capacitación, los participantes podrán:
  • Comprender los conceptos fundamentales del aprendizaje profundo
  • Aprende las aplicaciones y usos del aprendizaje profundo en la banca
  • Use R para crear modelos de aprendizaje profundo para la banca
  • Construya su propio modelo de riesgo de crédito de aprendizaje profundo usando R
Audiencia
  • Desarrolladores
  • Científicos de datos
Formato del curso
  • Conferencia de parte, discusión en parte, ejercicios y práctica práctica
28 horas
El 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. Python es un lenguaje de programación de alto nivel famoso por su clara sintaxis y legibilidad de código. En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor, los participantes aprenderán cómo implementar modelos de aprendizaje profundo para las finanzas usando Python mientras avanzan en la creación de un modelo de predicción del precio de las acciones de aprendizaje profundo. Al final de esta capacitación, los participantes podrán:
  • Comprender los conceptos fundamentales del aprendizaje profundo
  • Aprende las aplicaciones y usos del aprendizaje profundo en finanzas
  • Utilice Python, Keras y TensorFlow para crear modelos de aprendizaje profundo para finanzas
  • Construya su propio modelo de predicción del precio de las acciones de aprendizaje profundo usando Python
Audiencia
  • Desarrolladores
  • Científicos de datos
Formato del curso
  • Conferencia de parte, discusión en parte, ejercicios y práctica práctica
21 horas
Introducción: El aprendizaje profundo se está convirtiendo en un componente principal del diseño de productos futuros que quiere incorporar inteligencia artificial en el corazón de sus modelos. Dentro de los próximos 5 a 10 años, las herramientas de desarrollo de Aprendizaje Profundo, las bibliotecas y los idiomas se convertirán en componentes estándar de cada conjunto de herramientas de desarrollo de software. Hasta ahora, Google, Sales Force, Facebook, Amazon han utilizado con éxito la IA de aprendizaje profundo para impulsar sus negocios. Las aplicaciones iban desde la traducción automática automática, análisis de imágenes, análisis de video, análisis de movimiento, generación de publicidad dirigida y mucho más. Este curso está dirigido a aquellas organizaciones que desean incorporar Aprendizaje Profundo como parte muy importante de su estrategia de producto o servicio. A continuación se muestra el esquema del curso de aprendizaje profundo que podemos personalizar para diferentes niveles de empleados / partes interesadas en una organización. Público objetivo: (Dependiendo del público objetivo, los materiales del curso serán personalizados) Ejecutivos Una descripción general de AI y cómo encaja en la estrategia corporativa, con sesiones de trabajo sobre planificación estratégica, hojas de ruta tecnológicas y asignación de recursos para garantizar el máximo valor. Gerentes de proyecto Cómo planificar un proyecto de AI, incluida la recopilación y evaluación de datos, la limpieza y verificación de datos, el desarrollo de un modelo de prueba de concepto, la integración en los procesos comerciales y la entrega en toda la organización. Desarrolladores Entrenamientos técnicos detallados, con enfoque en redes neuronales y aprendizaje profundo, análisis de imágenes y video (CNN), análisis de sonido y texto (NLP) y llevar la inteligencia artificial a las aplicaciones existentes. Vendedores Una visión general de AI y cómo puede satisfacer las necesidades de los clientes, propuestas de valor para varios productos y servicios, y cómo disipar los temores y promover los beneficios de la IA.

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