Python para el Aprendizaje Automático Avanzado
En este entrenamiento dirigido por un instructor y en vivo, los participantes aprenderán las técnicas más relevantes y de vanguardia de aprendizaje automático en Python mientras construyen una serie de aplicaciones demostrativas que involucran imágenes, música, texto y datos financieros.
Al final de este entrenamiento, los participantes serán capaces de:
- Implementar algoritmos y técnicas de aprendizaje automático para resolver problemas complejos.
- Aplicar el aprendizaje profundo y semi-supervisado a aplicaciones que involucran imágenes, música, texto y datos financieros.
- Llevar los algoritmos de Python a su máximo potencial.
- Utilizar bibliotecas y paquetes como NumPy y Theano.
Formato del curso
- Parte conferencia, parte discusión, ejercicios y mucha práctica hands-on
Temario del curso
Introducción
Descripción de la Estructura de Datos Sin Etiquetas
- Aprendizaje Automático No Supervisado
Reconocimiento, Agrupación y Generación de Imágenes, Secuencias de Vídeo y Datos de Captura de Movimiento
- Redes Neuronales de Creencia Profundas (DBNs)
Reconstrucción de los Datos de Entrada Originales a Partir de una Versión Corrupta (Ruidosa)
- Selección y Extracción de Características
- Auto-encoders Denoising Apilados
Análisis de Imágenes Visuales
- Redes Neuronales Convolucionales
Mejor Comprensión de la Estructura de los Datos
- Aprendizaje Semisupervisado
Comprensión de Datos de Texto
- Extracción de Características de Texto
Construcción de Modelos Predictivos Altamente Precisos
- Mejora de los Resultados del Aprendizaje Automático
- Métodos de Ensamblado
Resumen y Conclusión
Requerimientos
- Experiencia en programación con Python
- Comprensión de los principios básicos del aprendizaje automático
Público objetivo
- Desarrolladores
- Analistas
- Científicos de datos
Los cursos públicos requieren más de 5 participantes.
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Testimonios (1)
In-depth coverage of machine learning topics, particularly neural networks. Demystified a lot of the topic.
Sacha Nandlall
Curso - Python for Advanced Machine Learning
Traducción Automática
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- Entender conceptos básicos de probabilidad y estadística, y aplicarlos a escenarios del mundo real.
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- Configure el entorno de desarrollo necesario para comenzar a desarrollar modelos de redes neuronales.
- Defina e implemente modelos de redes neuronales utilizando un código fuente comprensible.
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Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:
- Aplicar métodos estadísticos básicos al reconocimiento de patrones.
- Utilice modelos clave como redes neuronales y métodos de kernel para el análisis de datos.
- Implementar técnicas avanzadas para la resolución de problemas complejos.
- Mejore la precisión de la predicción mediante la combinación de diferentes modelos.
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Al final de este entrenamiento, los participantes serán capaces de:
- Entender los fundamentos teóricos y principios matemáticos del Aprendizaje por Refuerzo.
- Implementar algoritmos clave de RL, incluyendo Q-Learning, Policy Gradients y métodos Actor-Critic.
- Construir y entrenar agentes de Deep Reinforcement Learning usando TensorFlow o PyTorch.
- Aplicar DRL a aplicaciones del mundo real, como juegos, robótica y optimización de decisiones.
- Solucionar problemas, visualizar y optimizar el rendimiento de entrenamiento usando herramientas modernas.
Formato del Curso
- Conferencia interactiva y discusión guiada.
- Ejercicios prácticos e implementaciones prácticas.
- 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), por favor contáctenos para arreglarlo.
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- Comprender los fundamentos de TensorFlow Lite y su papel en la IA al borde.
- Desarrollar y optimizar modelos AI utilizando TensorFlow Lite.
- Implementar modelos TensorFlow Lite en diversos dispositivos de borde.
- Utilizar herramientas y técnicas para la conversión y optimización del modelo.
- Implementar aplicaciones prácticas de IA al borde utilizando TensorFlow Lite.
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Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:
- Instale TensorFlow Lite.
- Cargue modelos de aprendizaje automático en un dispositivo integrado para permitirle detectar voz, clasificar imágenes, etc.
- Agregue IA a los dispositivos de hardware sin depender de la conectividad de red.
