Curso de Deep Learning with TensorFlow in Google Colab

Al finalizar este entrenamiento, los participantes podrán:

• Implementar modelos avanzados de aprendizaje automático utilizando frameworks populares como Scikit-learn y TensorFlow.
• Optimizar el rendimiento del modelo mediante el ajuste de hiperparámetros.
• Deploy machine learning models in real-world applications using Google Colab. (Nota: No se traduce "Google Colab" ya que es un nombre específico o código.)
• Colaborar y administrar proyectos de aprendizaje automático a gran escala en Google Colab.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

Esta formación presencial o en línea dirigida por un instructor en Guatemala está destinada a científicos de datos intermedios y profesionales de la salud que desean aprovechar la IA para aplicaciones avanzadas en el sector sanitario usando Google Colab.

• Implementar modelos de IA para la atención médica utilizando Google Colab.
• Usar IA para modelado predictivo en datos sanitarios.
• Analizar imágenes médicas con técnicas impulsadas por IA.
• Explorar consideraciones éticas en soluciones de atención médica basadas en IA.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes podrán:

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

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

Al finalizar este entrenamiento, los participantes serán capaces de:

Este taller impartido por un instructor en Guatemala (en línea o presencial) está dirigido a científicos de datos y profesionales de IT principiantes que desean aprender las bases de la ciencia de datos utilizando Google Colab.

• Configurar e navegar por Google Colab.
• Escribir y ejecutar código básico en 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, ofreciendo unidades de alto rendimiento GPU, tiempos de ejecución más largos y más memoria para cargas de trabajo exigentes de IA y ciencia de datos.

Esta formación en vivo dirigida por un instructor (en línea o presencial) está destinada a usuarios intermedios de Python que desean utilizar Google Colab Pro para el aprendizaje automático, el procesamiento de datos y la investigación colaborativa en una interfaz poderosa de cuadernos.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

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

Formato del Curso

• Conferencias interactivas y discusiones.
• Muchos 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 hacer los arreglos.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes podrán:

Este curso impartido por un instructor en Guatemala (en línea o presencial) está dirigido a profesionales avanzados que desean profundizar su comprensión de la visión por computadora y explorar las capacidades de TensorFlow para desarrollar modelos de visión sofisticados utilizando Google Colab.

• Construir y entrenar redes neuronales convolucionales (CNNs) usando TensorFlow.
• Utilizar Google Colab para el desarrollo de modelos escalables y eficientes basados en la nube.
• Implementar técnicas de preprocesamiento de imágenes para tareas de visión por computadora.
• Deployar modelos de visión por computadora para aplicaciones del mundo real.
• Usar el aprendizaje transferido para mejorar el rendimiento de los modelos CNN.
• Visualizar e interpretar los resultados de los modelos de clasificación de imágenes.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes podrán:

Este curso en vivo dirigido por un instructor en Guatemala (en línea o presencial) está destinado a científicos de datos principiantes que desean aprender a crear visualizaciones de datos significativas y visualmente atractivas.

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

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

Esta formación en vivo dirigida por un instructor en Guatemala (en línea o presencial) está orientada a científicos de datos y desarrolladores de nivel intermedio que desean aplicar algoritmos de aprendizaje automático eficientemente utilizando el entorno Google Colab.

• Configurar y navegar por Google Colab para proyectos de aprendizaje automático.
• Comprender 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.

Al final de este entrenamiento, los participantes podrán:

Este entrenamiento dirigido por un instructor en Guatemala (en línea o presencial) está orientado a científicos de datos y desarrolladores de nivel intermedio que desean aplicar técnicas de procesamiento de lenguaje natural usando Python en Google Colab.

• Comprender los conceptos fundamentales del procesamiento de 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.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes podrán:

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

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

Por el final de este entrenamiento, los participantes podrán:

Este entrenamiento en vivo dirigido por un instructor (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.

• Comprender los conceptos fundamentales de los algoritmos de aprendizaje por refuerzo.
• Implementar modelos de aprendizaje por refuerzo usando TensorFlow y OpenAI Gym.
• Desarrollar agentes inteligentes que aprenden a través del ensayo y error.
• Optimizar el rendimiento de los agentes utilizando técnicas avanzadas como Q-learning y redes Q profundas (DQNs).
• Entrenar agentes en entornos simulados usando 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 Go ogle para Deep Learning . El sistema está diseñado para facilitar la investigación en aprendizaje automático y para hacer que la transición del prototipo de investigación al sistema de producción sea rápida y fácil.

Audiencia

Este curso está dirigido a ingenieros que buscan usar TensorFlow para sus proyectos de Deep Learning .

Después de completar este curso, los delegados:

• Comprender la estructura y los mecanismos de despliegue de TensorFlow .
• Ser capaz de realizar tareas de configuración / entorno de producción / arquitectura y configuración.
• ser capaz de evaluar la calidad del código, realizar la depuración, monitoreo
• Ser capaz de implementar producción avanzada como modelos de capacitación, creación de gráficos y registro.

Este curso explora, con ejemplos específicos, la aplicación de Tensor Flow a los fines del reconocimiento de imágenes.

Audiencia

Este curso está dirigido a ingenieros que buscan utilizar TensorFlow para los fines del reconocimiento de imágenes.

Después de completar este curso, los delegados podrán:

• Comprender la estructura y los mecanismos de despliegue de TensorFlow .
• realizar tareas de instalación / entorno de producción / arquitectura y configuración.
• evaluar la calidad del código, realizar depuración, monitoreo
• Implementar producción avanzada como modelos de entrenamiento, construcción de gráficos y registro.

Por el final de este entrenamiento, los participantes podrán:

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

• 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