Visión por computadora con Python

Este curso intensivo y práctico aborda técnicas avanzadas de Python, las mejores prácticas de ingeniería y los patrones de diseño más utilizados para construir aplicaciones de Python mantenibles, testeables y de alto rendimiento. Hace hincapié en la utilización de herramientas modernas, tipado, modelos de concurrencia, patrones de arquitectura y flujos de trabajo listos para producción.

Esta formación en vivo y dirigida por instructores (en línea o presencial) está orientada a desarrolladores de Python de nivel intermedio a avanzado que deseen adoptar prácticas y patrones profesionales para sistemas de Python de calidad de producción.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Aplicar el tipado de Python, dataclasses y la verificación de tipos para aumentar la fiabilidad del código.
• Utilizar patrones de diseño y principios arquitectónicos para estructurar aplicaciones robustas.
• Implementar correctamente la concurrencia y el paralelismo utilizando asyncio y multiprocessing.
• Construir código bien testeado con pytest, pruebas basadas en propiedades y pipelines de CI.
• Realizar perfilado, optimización y endurecimiento (hardening) de aplicaciones de Python para producción.
• Empaquetar, distribuir y desplegar proyectos de Python utilizando herramientas modernas y contenedores.

Formato del Curso

• Clases interactivas y demostraciones breves.
• Laboratorios prácticos y ejercicios de programación cada día.
• Proyecto final mini-integrador que combina patrones, pruebas y despliegue.

Opciones de Personalización del Curso

• Para solicitar una formación personalizada o centrada en un área específica (datos, web o infraestructura), por favor contáctenos para coordinar los detalles.

Este curso enseña técnicas prácticas de ingeniería para diseñar, construir, probar y desplegar sistemas agénticos (autónomos) utilizando Python. Cubre el ciclo del agente, integraciones de herramientas, gestión de memoria y estado, patrones de orquestación, controles de seguridad y consideraciones para producción.

Esta formación en vivo impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de ML de nivel intermedio a avanzado, desarrolladores de IA e ingenieros de software que desean construir agentes autónomos robustos y listos para producción utilizando Python.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Diseñar e implementar el ciclo del agente y flujos de trabajo de toma de decisiones.
• Integrar herramientas externas y APIs para ampliar las capacidades del agente.
• Implementar arquitecturas de memoria a corto y largo plazo para agentes.
• Coordinar orquestaciones multi-paso y la composabilidad entre agentes.
• Aplicar mejores prácticas de seguridad, control de acceso y observabilidad para agentes desplegados.

Formato del curso

• Clase interactiva y discusión.
• Laboratorios prácticos para construir agentes con Python y SDKs populares.
• Ejercicios basados en proyectos que producen prototipos desplegables.

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contáctenos para organizarlo.

Explora métodos prácticos aplicados a la Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial mediante Python, capacitando a los profesionales para analizar datos, construir modelos de aprendizaje automático y desplegar aplicaciones impulsadas por inteligencia artificial en entornos empresariales. Aborda metodologías como CRISP-DM, análisis estadístico, aprendizaje supervisado y no supervisado, deep learning con Tensorflow, procesamiento de lenguaje natural (NLP), big data con Spark, así como narrativas basadas en datos. Es ideal para quienes desean iniciarse en la certificación de ciencia de datos con Python y recibir formación analítica lista para el mercado laboral.

La Inteligencia Artificial con Python es el desarrollo de sistemas inteligentes utilizando la extensa biblioteca de bibliotecas de IA y aprendizaje automático de Python.

Esta formación dirigida por instructores, en línea o en sitio, está dirigida a programadores de Python de nivel intermedio que desean diseñar, implementar e implementar soluciones de IA con Python.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Implementar algoritmos de IA utilizando las bibliotecas principales de IA de Python.
• Trabajar con modelos de aprendizaje supervisado, no supervisado y por refuerzo.
• Integrar soluciones de IA en aplicaciones y flujos de trabajo existentes.
• Evaluate el rendimiento del modelo y optimizar para precisión y eficiencia.

Formato del Curso

• Lecciones interactivas y discusión.
• Many ejercicios y práctica.
• Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una formación personalizada para este curso, contáctenos para organizarlo.

El CANN SDK (Compute Architecture for Neural Networks) proporciona potentes herramientas de implementación y optimización para aplicaciones de IA en tiempo real de visión por computadora y PLN, especialmente en hardware Huawei Ascend.

Esta formación en vivo con instructores (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de la IA de nivel intermedio que deseen construir, implementar y optimizar modelos de visión y lenguaje utilizando el CANN SDK para casos de uso en producción.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Implementar y optimizar modelos CV y NLP usando CANN y AscendCL.
• Utilizar herramientas CANN para convertir modelos e integrarlos en pipelines en tiempo real.
• Optimizar el rendimiento de inferencia para tareas como detección, clasificación y análisis de sentimiento.
• Construir pipelines CV/NLP en tiempo real para escenarios de implementación en edge o en la nube.

Formato del Curso

• Conferencia y demostración interactivas.
• Laboratorio práctico con implementación de modelos y perfilado de rendimiento.
• Diseño de pipelines en vivo usando casos de uso reales CV y NLP.

Opciones de Personalización del Curso

• Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contáctenos para coordinarlo.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Panama (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores de IA de nivel intermedio e ingenieros de visión por computadora que desean construir sistemas de visión robustos para aplicaciones de conducción autónoma.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los conceptos fundamentales de la visión por computadora en vehículos autónomos.
• Implementar algoritmos para la detección de objetos, detección de carriles y segmentación semántica.
• Integrar sistemas de visión con otros subsistemas del vehículo autónomo.
• Aplicar técnicas de aprendizaje profundo para tareas avanzadas de percepción.
• Evaluar el rendimiento de los modelos de visión por computadora en escenarios del mundo real.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Panama (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 en vivo con instructor en <ubic> (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores de Python y analistas de datos de nivel intermedio que deseen mejorar sus habilidades en el análisis y la manipulación de datos utilizando Pandas y NumPy.

A al final de esta capacitación, los participantes podrán:

• Configurar un entorno de desarrollo que incluya Python, Pandas y NumPy.
• Crear una aplicación de análisis de datos utilizando Pandas y NumPy.
• Realizar operaciones avanzadas de manipulación, clasificación y filtrado de datos.
• Ejecutar operaciones de agregación y analizar datos de series temporales.
• Visualizar datos utilizando Matplotlib y otras bibliotecas de visualización.
• Depurar y optimizar su código de análisis de datos.

Esta formación en vivo, impartida por instructores en Panama (en línea o presencial), está dirigida a ingenieros de visión por computador de nivel intermedio a avanzado, desarrolladores de IA y profesionales del IoT que deseen implementar y optimizar modelos de visión por computador para el procesamiento en tiempo real en dispositivos de borde.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los fundamentos de la IA de borde y sus aplicaciones en la visión por computador.
• Implementar modelos de aprendizaje profundo optimizados en dispositivos de borde para el análisis de imágenes y vídeo en tiempo real.
• Utilizar marcos de trabajo como TensorFlow Lite, OpenVINO y NVIDIA Jetson SDK para la implementación de modelos.
• Optimizar los modelos de IA para lograr un mejor rendimiento, eficiencia energética e inferencia de baja latencia.

Esta formación presencial impartida por un instructor en Panama (en línea o en las instalaciones) está dirigida a personal de fuerzas del orden de nivel principiante que desea pasar del dibujo manual de retratos hablados al uso de herramientas de IA para desarrollar sistemas de reconocimiento facial.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender los fundamentos de la Inteligencia Artificial y el Aprendizaje Automático.
• Aprender las bases del procesamiento digital de imágenes y su aplicación en el reconocimiento facial.
• Desarrollar habilidades para utilizar herramientas y marcos de trabajo de IA a fin de crear modelos de reconocimiento facial.
• Adquirir experiencia práctica en la creación, entrenamiento y prueba de sistemas de reconocimiento facial.
• Comprender las consideraciones éticas y las mejores prácticas en el uso de tecnología de reconocimiento facial.

Esta formación en vivo con instructor (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores que desean utilizar la pila FARM (FastAPI, React y MongoDB) para construir aplicaciones web dinámicas, de alto rendimiento y escalables.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Configurar el entorno de desarrollo necesario que integre FastAPI, React y MongoDB.
• Comprender los conceptos clave, características y beneficios de la pila FARM.
• Aprender a crear APIs REST con FastAPI.
• Aprender a diseñar aplicaciones interactivas con React.
• Desarrollar, probar y desplegar aplicaciones (frontend y backend) utilizando la pila FARM.

Esta formación en vivo con instrucción en Panama (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores que desean utilizar FastAPI junto con Python para crear, probar y desplegar APIs RESTful de manera más sencilla y rápida.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Configurar el entorno de desarrollo necesario para crear APIs con Python y FastAPI.
• Crear APIs de forma más rápida y sencilla utilizando la biblioteca FastAPI.
• Aprender a generar modelos de datos y esquemas basados en Pydantic y OpenAPI.
• Conectar las APIs a una base de datos mediante SQLAlchemy.
• Implementar seguridad y autenticación en las APIs aprovechando las herramientas de FastAPI.
• Crear imágenes de contenedores y desplegar APIs web en un servidor en la nube.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Panama (en línea o presencial) está dirigida a investigadores y profesionales de laboratorio de nivel principiante e intermedio que desean procesar y analizar imágenes relacionadas con tejidos histológicos, glóbulos sanguíneos, algas y otras muestras biológicas.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Navegar por la interfaz de Fiji y utilizar las funciones principales de ImageJ.
• Preprocesar y mejorar imágenes científicas para facilitar su análisis.
• Analizar imágenes cuantitativamente, incluyendo el conteo de células y la medición de áreas.
• Automatizar tareas repetitivas mediante macros y complementos (plugins).
• Personalizar flujos de trabajo para satisfacer necesidades específicas de análisis de imágenes en la investigación biológica.

Esta formación en vivo con instructores en Panama (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel intermedio que deseen utilizar Vision Builder AI para diseñar, implementar y optimizar sistemas de inspección automatizada para procesos TMS (Tecnología de Montaje Superficial).

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Configurar e implementar inspecciones automatizadas utilizando Vision Builder AI.
• Adquirir y preprocesar imágenes de alta calidad para su análisis.
• Implementar decisiones basadas en lógica para la detección de defectos y validación del proceso.
• Generar informes de inspección y optimizar el rendimiento del sistema.

Esta formación impartida por instructores, en directo Panama (en línea o presencial), está dirigida a desarrolladores, investigadores y científicos de datos de nivel intermedio a avanzado que deseen aprender a implementar la detección de objetos en tiempo real utilizando YOLOv7.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los conceptos fundamentales de la detección de objetos.
• Instalar y configurar YOLOv7 para tareas de detección de objetos.
• Entrenar y probar modelos personalizados de detección de objetos utilizando YOLOv7.
• Integrar YOLOv7 con otros marcos de trabajo y herramientas de visión por computadora.
• Solucionar problemas comunes relacionados con la implementación de YOLOv7.