Cursos de Aprendizaje profundo en Bolivia

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Bolivia (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores de nivel intermedio, científicos de datos y profesionales de la IA que deseen aprovechar TensorFlow Lite para aplicaciones de Edge AI.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los fundamentos de TensorFlow Lite y su papel en la Edge AI.
• Desarrollar y optimizar modelos de IA utilizando TensorFlow Lite.
• Implementar modelos de TensorFlow Lite en diversos dispositivos periféricos.
• Utilizar herramientas y técnicas para la conversión y optimización de modelos.
• Implementar aplicaciones prácticas de Edge AI usando TensorFlow Lite.

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 en vivo impartida por un instructor en Bolivia (en línea o presencial) está dirigida a científicos de datos y desarrolladores de nivel intermedio que desean comprender y aplicar técnicas de aprendizaje profundo utilizando el entorno de Google Colab.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Configurar y navegar por Google Colab para proyectos de aprendizaje profundo.
• Comprender los fundamentos de las redes neuronales.
• Implementar modelos de aprendizaje profundo utilizando TensorFlow.
• Entrenar y evaluar modelos de aprendizaje profundo.
• Utilizar las características avanzadas de TensorFlow para el aprendizaje profundo.

Esta formación en vivo con instrucción presencial en Bolivia (en línea o in situ) está dirigida a profesionales de nivel avanzado que desean especializarse en técnicas de vanguardia de aprendizaje profundo para NLU.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender las diferencias clave entre los modelos de NLU y PLN.
• Aplicar técnicas avanzadas de aprendizaje profundo a tareas de NLU.
• Explorar arquitecturas profundas como transformadores y mecanismos de atención.
• Aprovechar las tendencias futuras en NLU para construir sistemas de IA sofisticados.

Esta formación en vivo dirigida por un instructor en Bolivia (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel avanzado que deseen explorar las técnicas XAI de última generación para modelos de aprendizaje profundo, con un enfoque en la construcción de sistemas de IA interpretables.

Al final de esta formación, los participantes podrán:

• Comprender los desafíos de la explicabilidad en el aprendizaje profundo.
• Implementar técnicas XAI avanzadas para redes neuronales.
• Interpretar las decisiones tomadas por los modelos de aprendizaje profundo.
• Evaluar las compensaciones entre rendimiento y transparencia.

Esta formación en vivo, impartida por un instructor en Bolivia (en línea o presencial), está dirigida a científicos de datos e ingenieros de machine learning, investigadores de aprendizaje profundo y expertos en visión por computadora de nivel intermedio a avanzado que deseen ampliar sus conocimientos y habilidades en el uso del aprendizaje profundo para la generación de imágenes a partir de texto.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender las arquitecturas y técnicas avanzadas de aprendizaje profundo para la generación de imágenes a partir de texto.
• Implementar modelos complejos y optimizaciones para la síntesis de imágenes de alta calidad.
• Optimizar el rendimiento y la escalabilidad para grandes conjuntos de datos y modelos complejos.
• Ajustar los hiperparámetros para mejorar el rendimiento del modelo y su capacidad de generalización.
• Integrar Stable Diffusion con otros frameworks y herramientas de aprendizaje profundo

Esta formación en vivo, impartida por un instructor, en Bolivia (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel avanzado que desean aprovechar las técnicas de IA para revolucionar los procesos de descubrimiento y desarrollo de fármacos.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender el papel de la IA en el descubrimiento y desarrollo de fármacos.
• Aplicar técnicas de aprendizaje automático para predecir propiedades moleculares e interacciones.
• Utilizar modelos de aprendizaje profundo para el cribado virtual y la optimización de compuestos líderes.
• Integrar enfoques impulsados por IA en el proceso de ensayos clínicos.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en <ubic> (en línea o presencial) está dirigida a biólogos que desean comprender cómo funciona AlphaFold y utilizar sus modelos como guía en sus estudios experimentales.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los principios básicos de AlphaFold.
• Aprender cómo funciona AlphaFold.
• Aprender a interpretar las predicciones y resultados de AlphaFold.

Esta formación en vivo con instrucción directa en Bolivia (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores con un nivel principiante a intermedio que deseen utilizar Modelos de Lenguaje Grande para diversas tareas de procesamiento del lenguaje natural.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Configurar un entorno de desarrollo que incluya un LLM popular.
• Crear un LLM básico y ajustar su fine-tuning (ajuste fino) sobre un conjunto de datos personalizado.
• Utilizar LLM para diferentes tareas de procesamiento del lenguaje natural, como la síntesis de texto, la respuesta a preguntas, la generación de texto y otras aplicaciones.
• Depurar y evaluar LLM mediante herramientas como TensorBoard, PyTorch Lightning y Hugging Face Datasets.

Esta formación en vivo con instructor (en línea o presencial) está dirigida a científicos de datos, ingenieros de aprendizaje automático e investigadores de visión por computadora que desean aprovechar Stable Diffusion para generar imágenes de alta calidad para diversos casos de uso.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender los principios de Stable Diffusion y cómo funciona para la generación de imágenes.
• Construir y entrenar modelos de Stable Diffusion para tareas de generación de imágenes.
• Aplicar Stable Diffusion en diversos escenarios de generación de imágenes, como inpainting, outpainting y traducción de imagen a imagen.
• Optimizar el rendimiento y la estabilidad de los modelos de Stable Diffusion.

En esta formación en vivo con instructor en Bolivia, los participantes aprenderán las técnicas de aprendizaje automático más relevantes y avanzadas en Python mientras desarrollan una serie de aplicaciones demo que involucran datos de imágenes, música, texto y financieros.

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Implementar algoritmos y técnicas de aprendizaje automático para resolver problemas complejos.
• Aplicar el aprendizaje profundo y el aprendizaje semi-supervisado a aplicaciones que involucren datos de imágenes, música, texto y financieros.
• Llevar los algoritmos de Python a su máximo potencial.
• Utilizar bibliotecas y paquetes como NumPy y Theano.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

Esta formación en vivo dirigida por instructores en <ubicación> (en línea o presencial) está dirigida a científicos de datos que desean utilizar TensorFlow para analizar posibles datos de fraude.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Crear un modelo de detección de fraudes en Python y TensorFlow.
• Construir regresiones lineales y modelos de regresión lineal para predecir el fraude.
• Desarrollar una aplicación de inteligencia artificial de extremo a extremo para analizar datos de fraude.

En este curso en vivo impartido por un instructor, los participantes aprenderán cómo usar Matlab para diseñar, construir y visualizar una red neuronal convolucional para el reconocimiento de imágenes.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Construir un modelo de aprendizaje profundo
• Automatizar la etiquetación de datos
• Trabajar con modelos de Caffe y TensorFlow-Keras
• Entrenar datos utilizando múltiples GPUs, la nube o clústers

Audiencia

• Desarrolladores
• Ingenieros
• Expertos en el dominio

Formato del curso

• Parte conferencias, parte discusión, ejercicios y práctica intensiva con manos a la obra

Esta formación presencial dirigida por un instructor en Bolivia (en línea o en sitio) está dirigida a desarrolladores y científicos de datos que desean utilizar TensorFlow 2.x para construir predictores, clasificadores, modelos generativos, redes neuronales, etc.

Al final de esta formación, los participantes podrán:

• Instalar y configurar TensorFlow 2.x.
• Comprender las ventajas de TensorFlow 2.x sobre versiones anteriores.
• Construir modelos de aprendizaje profundo.
• Implementar un clasificador de imágenes avanzado.
• Desplegar un modelo de aprendizaje profundo en la nube, dispositivos móviles y dispositivos IoT.

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)