Aprendizaje profundo con TensorFlow en Google Colab

Este entrenamiento en vivo dirigido por un instructor en Guatemala (en línea o presencial) está destinado a profesionales avanzados que desean mejorar sus conocimientos sobre modelos de aprendizaje automático, perfeccionar sus habilidades en el ajuste de hiperparámetros y aprender a implementar modelos de manera efectiva utilizando Google Colab.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes serán capaces de:

• Implementar modelos avanzados de aprendizaje automático utilizando marcos populares como Scikit-learn y TensorFlow.
• Optimizar el rendimiento del modelo mediante ajuste de hiperparámetros.
• Implementar modelos de aprendizaje automático en aplicaciones del mundo real utilizando Google Colab.
• Colaborar y gestionar proyectos de aprendizaje automático a gran escala en Google Colab.

Este entrenamiento en vivo dirigido por un instructor en Guatemala (en línea o presencial) está destinado a científicos de datos intermedios y profesionales de la salud que desean aprovechar la IA para aplicaciones avanzadas de salud utilizando Google Colab.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes podrán:

• Implementar modelos de IA para la atención sanitaria usando Google Colab.
• Utilizar IA para el modelado predictivo en datos de salud.
• Analizar imágenes médicas con técnicas impulsadas por IA.
• Explorar consideraciones éticas en soluciones de atención sanitaria basadas en IA.

Este entrenamiento en vivo dirigido por un instructor (en línea o presencial) está destinado a científicos de datos y ingenieros de nivel intermedio que desean utilizar Google Colab y Apache Spark para el procesamiento y análisis de grandes volúmenes de datos.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes podrán:

• Configurar un entorno de gran volumen de datos utilizando Google Colab y Spark.
• Procesar y analizar conjuntos de datos grandes de manera eficiente con Apache Spark.
• Visualizar grandes volúmenes de datos en un entorno colaborativo.
• Integrar Apache Spark con herramientas basadas en la nube.

Este entrenamiento en vivo, dirigido por un instructor (en línea o presencial) en Guatemala, está orientado a científicos de datos y profesionales de TI principiantes que desean aprender los fundamentos del análisis de datos utilizando Google Colab.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes podrán:

• Configurar y navegar por Google Colab.
• Escribir y ejecutar código básico de Python.
• Importar y manejar conjuntos de datos.
• Crear visualizaciones utilizando bibliotecas de Python.

Google Colab Pro es un entorno basado en la nube para el desarrollo escalable de Python, que ofrece GPUs de alto rendimiento, tiempos de ejecución más largos y más memoria para cargas de trabajo de IA y ciencia de datos exigentes.

Este entrenamiento guiado por un instructor (en línea o en el lugar) está dirigido a usuarios intermedios de Python que deseen utilizar Google Colab Pro para el aprendizaje automático, el procesamiento de datos y la investigación colaborativa en una interfaz de cuaderno potente.

Al final de este entrenamiento, los participantes serán capaces de:

• Configurar y gestionar cuadernos de Python basados en la nube utilizando Colab Pro.
• Acceder a GPUs y TPUs para cálculos acelerados.
• Optimizar flujos de trabajo de aprendizaje automático utilizando bibliotecas populares (por ejemplo, TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn).
• Integrarse con Google Drive y fuentes de datos externas para proyectos colaborativos.

Formato del Curso

• Conferencia interactiva y discusión.
• Muchos ejercicios y práctica.
• Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.

Opciones de Personalización del Curso

• Para solicitar un entrenamiento personalizado para este curso, por favor contáctenos para hacer los arreglos necesarios.

Esta formación en vivo, dirigida por un instructor (en línea o presencial) en Guatemala, está diseñada para profesionales avanzados que desean profundizar su comprensión de la visión por computadora y explorar las capacidades de TensorFlow para desarrollar modelos visuales sofisticados usando Google Colab.

Al final de esta formación, los participantes podrán:

• Construir y entrenar redes neuronales convolucionales (CNNs) utilizando TensorFlow.
• Utilizar Google Colab para el desarrollo de modelos escalables y eficientes 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 transferido para mejorar el rendimiento de los modelos CNN.
• Visualizar e interpretar los resultados de los modelos de clasificación de imágenes.

Esta formación en vivo dirigida por un instructor en Guatemala (en línea o presencial) está destinada a científicos de datos principiantes que desean aprender a crear visualizaciones de datos significativas y visualmente atractivas.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Configurar y navegar por Google Colab para la visualización de datos.
• Crear diversos tipos de gráficos utilizando Matplotlib.
• Utilizar Seaborn para técnicas de visualización avanzadas.
• Personalizar gráficos para una mejor presentación y claridad.
• Interpretar y presentar datos eficazmente utilizando herramientas visuales.

Este entrenamiento en vivo dirigido por un instructor (en línea u onsite) está diseñado para científicos de datos y desarrolladores de nivel intermedio que desean aplicar algoritmos de aprendizaje automático eficientemente utilizando el entorno Google Colab.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes podrán:

• Configurar y navegar por Google Colab para proyectos de aprendizaje automático.
• Entender y aplicar diversos algoritmos de aprendizaje automático.
• Utilizar bibliotecas como Scikit-learn para analizar y predecir datos.
• Implementar modelos de aprendizaje supervisado y no supervisado.
• Optimizar y evaluar eficazmente los modelos de aprendizaje automático.

Esta formación en vivo y guiada por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a científicos de datos y desarrolladores intermedios que desean aplicar técnicas de procesamiento del lenguaje natural utilizando Python en Google Colab.

Al finalizar este curso, los participantes podrán:

• Comprender los conceptos fundamentales del procesamiento del lenguaje natural.
• Preprocesar y limpiar datos de texto para tareas de PLN.
• Realizar análisis de sentimiento utilizando las bibliotecas NLTK y SpaCy.
• Trabajar con datos de texto usando Google Colab para un desarrollo escalable y colaborativo.

Este entrenamiento en vivo dirigido por un instructor (en línea o presencial) está destinado a desarrolladores y analistas de datos principiantes que desean aprender el lenguaje de programación Python desde cero utilizando Google Colab.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes podrán:

• Comprender las bases del lenguaje de programación Python.
• Implementar código de Python en el entorno Google Colab.
• Utilizar estructuras de control para gestionar la fluidez de un programa de Python.
• Crear funciones para organizar y reutilizar eficazmente el código.
• Explorar y utilizar bibliotecas básicas para la programación en Python.

Este entrenamiento en vivo dirigido por un instructor en Guatemala (en línea o presencial) está destinado a profesionales avanzados que desean profundizar su comprensión del aprendizaje por refuerzo y sus aplicaciones prácticas en el desarrollo de IA utilizando Google Colab.

Al final de este entrenamiento, los participantes podrán:

• Comprender los conceptos principales de los algoritmos de aprendizaje por refuerzo.
• Implementar modelos de aprendizaje por refuerzo utilizando TensorFlow y OpenAI Gym.
• Desarrollar agentes inteligentes que aprendan mediante ensayo y error.
• Optimizar el rendimiento de los agentes usando técnicas avanzadas como Q-learning y redes neuronales profundas (DQN).
• Entrenar agentes en entornos simulados utilizando OpenAI Gym.
• Implementar modelos de aprendizaje por refuerzo para aplicaciones del mundo real.

TensorFlow es una API de segunda generación de la biblioteca de software de código abierto de Google para el aprendizaje profundo. El sistema está diseñado para facilitar la investigación en aprendizaje automático y para hacer que sea rápido y fácil pasar del prototipo de investigación al sistema de producción.

Audiencia

Este curso está destinado a ingenieros que deseen utilizar TensorFlow en sus proyectos de Aprendizaje Profundo.

Al completar este curso, los participantes podrán:

• comprender la estructura y mecanismos de implementación de TensorFlow
• realizar tareas de instalación, configuración del entorno de producción y arquitectura
• evaluar la calidad del código, realizar depuraciones y monitoreo
• implementar producciones avanzadas como el entrenamiento de modelos, construcción de gráficos y registro

Este curso explora, con ejemplos específicos, la aplicación de Tensor Flow para los propósitos de reconocimiento de imágenes

Audiencia

Este curso está destinado a ingenieros que buscan utilizar TensorFlow para fines de Reconocimiento de Imágenes

Al completar este curso, los delegados serán capaces de:

• entender la estructura y mecanismos de implementación de TensorFlow
• realizar tareas de instalación / entorno de producción / arquitectura y configuración
• evaluar la calidad del código, realizar depuraciones, monitoreo
• implementar producciones avanzadas como entrenamiento de modelos, construcción de gráficos y registro

Este curso dirigido por un instructor en Guatemala (en línea o presencial) está destinado a profesionales de datos intermedios que desean aplicar técnicas de pronóstico de series temporales a datos del mundo real usando Google Colab.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes podrán:

• Comprender los fundamentos del análisis de series temporales.
• Utilizar Google Colab para trabajar con datos de series temporales.
• Aplicar modelos ARIMA para pronosticar tendencias de datos.
• Utilizar la biblioteca Prophet de Facebook para pronósticos flexibles.
• Visualizar datos y resultados de pronóstico de series temporales.

TensorFlow™ es una biblioteca de software de código abierto para el cálculo numérico utilizando grafos de flujo de datos.

SyntaxNet es un marco de Procesamiento de Lenguaje Natural basado en redes neuronales para TensorFlow.

Word2Vec se utiliza para aprender representaciones vectoriales de palabras, llamadas "incrustaciones de palabras". Word2vec es un modelo predictivo particularmente eficiente computacionalmente para aprender incrustaciones de palabras a partir de texto crudo. Viene en dos versiones: el modelo Continuous Bag-of-Words (CBOW) y el modelo Skip-Gram (Capítulo 3.1 y 3.2 en Mikolov et al.).

Utilizados conjuntamente, SyntaxNet y Word2Vec permiten a los usuarios generar modelos de incrustaciones aprendidas a partir de la entrada de lenguaje natural.

Público Objetivo

Este curso está destinado a desarrolladores e ingenieros que deseen trabajar con modelos SyntaxNet y Word2Vec en sus grafos de TensorFlow.

Al completar este curso, los participantes podrán:

• entender la estructura y las mecanismos de implementación de TensorFlow
• realizar tareas y configuraciones del entorno de instalación / producción / arquitectura
• evaluar la calidad del código, realizar depuración y monitoreo
• implementar producciones avanzadas como el entrenamiento de modelos, incorporación de términos, construcción de grafos y registro