Cursos de Aprendizaje profundo en Ciudad de Panamá

Esta formación en vivo con instructor en Ciudad de Panamá (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores intermedios, científicos de datos y profesionales de la IA que desean aprovechar TensorFlow Lite para aplicaciones de Edge AI.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

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

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Ciudad de Panamá (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.
• Desplegar 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 los modelos de clasificación de imágenes.

Esta formación impartida por instructores en Ciudad de Panamá (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 serán capaces de:

• 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 características avanzadas de TensorFlow para el aprendizaje profundo.

Esta formación en vivo, impartida por un instructor en Ciudad de Panamá (en línea o presencial), 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 serán capaces de:

• 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 impartida por un instructor en Ciudad de Panamá (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel avanzado que desean explorar las técnicas más actuales de IA Explicable (XAI) para modelos de aprendizaje profundo, con un enfoque en la construcción de sistemas de IA interpretables.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

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

Esta formación en vivo con instructor en Ciudad de Panamá (en línea o presencial) está dirigida a científicos de datos, ingenieros de machine learning, investigadores de deep learning y expertos en visión por ordenador de nivel intermedio a avanzado que deseen ampliar sus conocimientos y habilidades en aprendizaje profundo aplicado a la generación de imágenes a partir de texto.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• 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 conjuntos de datos grandes y modelos complejos.
• Afinar los hiperparámetros para mejorar el rendimiento del modelo y su capacidad de generalización.
• Integrar Stable Diffusion con otros marcos de aprendizaje profundo y herramientas.

Esta formación en vivo, impartida por un instructor, se realiza en <ubicación> (en línea o presencial) y 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 podrán:

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

Esta formación en vivo y dirigida por un instructor en Ciudad de Panamá (en línea o presencial) está orientada a biólogos que desean comprender cómo funciona AlphaFold y utilizar los modelos de AlphaFold 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 impartida por un instructor en vivo en Ciudad de Panamá (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores de nivel principiante a intermedio que deseen utilizar Modelos de Lenguaje Grande para realizar diversas tareas de lenguaje natural.

Al finalizar este curso, los participantes serán capaces de:

• Configurar un entorno de desarrollo que incluya un LLM popular.
• Crear un modelo LLM básico y ajustarlo finamente sobre un conjunto de datos personalizado.
• Utilizar LLM para distintas tareas de lenguaje natural, como el resumen de textos, la respuesta a preguntas, la generación de texto, entre otras.
• Depurar y evaluar LLM mediante herramientas como TensorBoard, PyTorch Lightning y Hugging Face Datasets.

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

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los principios de Stable Diffusion y cómo funciona para la generación de imágenes.
• Crear 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 y dirigida por un instructor en Ciudad de Panamá, los participantes aprenderán las técnicas de aprendizaje automático más relevantes y vanguardistas en Python mientras desarrollan una serie de aplicaciones demo que incluyen datos de imágenes, música, texto y financieros.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

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

IA aplicada desde cero en Python proporciona a programadores y analistas de datos las técnicas fundamentales para construir soluciones de aprendizaje automático desde cero utilizando Python. Cubre los principios básicos del aprendizaje supervisado (clasificación y regresión), el aprendizaje no supervisado (agrupamiento y detección de anomalías) y las 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 de ML prácticos, evaluar las limitaciones de los algoritmos y completar proyectos aplicados para la resolución de problemas del mundo real.

El Aprendizaje por Refuerzo Profundo (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 su entorno. Este enfoque sustenta muchos avances modernos en inteligencia artificial, como vehículos autónomos, control de robótica, operaciones algorítmicas y sistemas de recomendación adaptativos. El DRL permite a un agente artificial aprender estrategias, optimizar políticas y tomar decisiones autónomas basadas en ensayo 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 deseen aprender y aplicar técnicas de Aprendizaje por Refuerzo Profundo para construir agentes inteligentes capaces de tomar decisiones autónomas en entornos complejos.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los fundamentos teóricos y los principios matemáticos del Aprendizaje por Refuerzo.
• Implementar algoritmos clave de aprendizaje por refuerzo, incluyendo Q-Learning, Gradientes de Política y métodos Actor-Crítico.
• Construir y entrenar agentes de Aprendizaje por Refuerzo Profundo utilizando TensorFlow o PyTorch.
• Aplicar el DRL a aplicaciones del mundo real, como videojuegos, robótica y optimización de decisiones.
• Solucionar problemas, visualizar y optimizar el rendimiento del entrenamiento utilizando herramientas modernas.

Formato del curso

• Conferencia interactiva y discusión guiada.
• Ejercicios prácticos e implementaciones reales.
• Demonstration 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 coordinarlo.

El análisis de los fundamentos de la inteligencia artificial revela cómo la tecnología inteligente está transformando la estrategia digital, la automatización y la toma de decisiones en las operaciones empresariales. Examina 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 comunicación, percepción y acción autónoma. Orienta a ejecutivos y arquitectos para evaluar oportunidades de transformación impulsadas por IA, analizar tendencias tecnológicas emergentes e integrar soluciones inteligentes prácticas que aceleren la agilidad empresarial.

Este curso aborda la IA (con énfasis en el Aprendizaje Automático y el Aprendizaje Profundo) aplicada a la industria automotriz. Ayuda a determinar qué tecnología puede (potencialmente) utilizarse en diversas situaciones dentro de un vehículo: desde automatización básica y reconocimiento de imágenes hasta la toma de decisiones autónoma.

La Red Neuronal Artificial es un modelo de datos computacional 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 (MA), que a su vez son una implementación de la IA. El Aprendizaje Profundo es un subconjunto del MA.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Ciudad de Panamá (en línea o en persona) ofrece 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 formación, los participantes serán capaces de:

• Aplicar métodos estadísticos fundamentales 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 Ciudad de Panamá (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores de software, analistas de datos y profesionales técnicos que desean utilizar TensorFlow 2.x y Keras para construir, entrenar e implementar modelos de aprendizaje profundo para aplicaciones de visión por computadora, procesamiento del lenguaje natural y multimodales.

Esta formación en vivo, impartida por un instructor en Ciudad de Panamá (en línea o en sitio), está dirigida a científicos de datos que desean utilizar TensorFlow para analizar datos potenciales de fraude.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

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

En este entrenamiento en vivo con instructor, los participantes aprenderán cómo utilizar Matlab para diseñar, construir y visualizar una red neuronal convolucional para el reconocimiento de imágenes.

Al finalizar este entrenamiento, 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 clusters

Público objetivo

• Desarrolladores
• Ingenieros
• Expertos en el dominio

Formato del curso

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

Esta formación con instructor a cargo en Ciudad de Panamá (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores y científicos de datos que desean utilizar TensorFlow 2.x para construir predictores, clasificadores, modelos generativos, redes neuronales y otros elementos.

Al final de esta formación, los participantes podrán:

• Instalar y configurar TensorFlow 2.x.
• Comprender las ventajas de TensorFlow 2.x respecto a 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 sistemas de IoT.

Este curso comienza proporcionándote conocimientos conceptuales sobre redes neuronales y, en general, sobre algoritmos de aprendizaje automático e inteligencia artificial profunda (algoritmos y aplicaciones).

La Parte 1 (40%) de esta formación se centra más en los fundamentos, pero te 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 extensamente en TensorFlow, la API de la biblioteca de código abierto de Google para Aprendizaje Profundo. Los ejemplos y las prácticas se realizarán todos en TensorFlow.

Público objetivo

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
• comprenderán la estructura y los mecanismos de implementación de TensorFlow
• podrán realizar tareas de instalación, configuración del entorno de producción y arquitectura
• podrán evaluar la calidad del código, realizar depuración y monitoreo
• podrán implementar modelos de entrenamiento avanzados como en producción, construir grafos y registrar datos (logging)