Aprendizaje Profundo para el Entendimiento del Lenguaje Natural (NLU): Más allá de los Modelos de PLN

Este curso cubre la IA (enfatizando Machine Learning y Deep Learning) en Automotive Industria. Ayuda a determinar qué tecnología se puede utilizar (potencialmente) en múltiples situaciones de un automóvil: desde la simple automatización, el reconocimiento de imágenes hasta la toma de decisiones autónoma.

Este curso ha sido creado para gerentes, arquitectos de soluciones, oficiales de innovación, CTO, arquitectos de software y todos los interesados en la visión general de la inteligencia artificial aplicada y el pronóstico más cercano para su desarrollo.

Esta formación en vivo dirigida por un instructor en Guatemala (en línea o presencial) está destinada a participantes de nivel principiante que desean aprender conceptos esenciales de probabilidad, estadística, programación y aprendizaje automático, y aplicarlos al desarrollo de IA.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Entender conceptos básicos de probabilidad y estadística, y aplicarlos a escenarios del mundo real.
• Escribir y entender código de programación procedimental, funcional y orientado a objetos.
• Implementar técnicas de aprendizaje automático como clasificación, agrupamiento y redes neuronales.
• Desarrollar soluciones de IA utilizando motores de reglas y sistemas expertos para resolver problemas.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Guatemala (en línea o presencial) está dirigida a biólogos que desean comprender cómo funciona AlphaFold y usar los modelos AlphaFold como guías en sus estudios experimentales.

Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los principios básicos de AlphaFold.
• Más información sobre cómo funciona AlphaFold.
• Aprenda a interpretar AlphaFold las predicciones y los resultados.

La Red Neuronal Artificial es un modelo de datos computacional utilizado en el desarrollo de Artificial Intelligence (AI) sistemas capaces de realizar tareas "inteligentes". Neural Networks se utilizan comúnmente en aplicaciones Machine Learning (ML), que a su vez son una implementación de la IA. Deep Learning es un subconjunto de ML.

Este es un curso de 4 días que presenta la IA y su aplicación. Existe la opción de tener un día adicional para realizar un proyecto de IA al finalizar este curso. 

Este es un curso de 4 días que presenta la IA y su aplicación utilizando el lenguaje de programación Python. Existe la opción de tener un día adicional para realizar un proyecto de IA al finalizar este curso. 

Esta formación en vivo dirigida por un instructor en Guatemala (en línea o presencial) está destinada a científicos de datos y estadísticos de nivel intermedio que desean preparar datos, construir modelos y aplicar técnicas de aprendizaje automático efectivamente en sus dominios profesionales.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender e implementar diversos algoritmos de Machine Learning.
• Preparar datos y modelos para aplicaciones de aprendizaje automático.
• Efectuar análisis post hoc y visualizar resultados de manera efectiva.
• Aplicar técnicas de aprendizaje automático a escenarios reales específicos del sector.

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 (ML), que a su vez son una implementación de la IA. El Aprendizaje Profundo es un subconjunto del ML.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Guatemala (en línea o presencial) está dirigida a investigadores y desarrolladores que desean usar Chainer para construir y entrenar redes neuronales en Python mientras hacen que el código sea fácil de depurar.

Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:

• 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.
• Ejecute ejemplos y modifique los algoritmos existentes para optimizar los modelos de entrenamiento de aprendizaje profundo mientras aprovecha los GPUs para un alto rendimiento.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Guatemala (en línea o presencial) proporciona una introducción al campo del reconocimiento de patrones y el aprendizaje automático. Aborda aplicaciones prácticas en estadística, informática, procesamiento de señales, visión artificial, minería de datos y bioinformática.

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.

El Deep Reinforcement Learning (DRL) combina los principios del aprendizaje por refuerzo con las arquitecturas de aprendizaje profundo para permitir que los agentes tomen decisiones a través de la interacción con sus entornos. Subyace a muchos avances modernos en IA, como vehículos autónomos, control robótico, trading algorítmico y sistemas de recomendación adaptativos. El DRL permite que un agente artificial aprenda estrategias, optimice políticas y tome decisiones autónomas basadas en el ensayo y error mediante el aprendizaje basado en recompensas.

Este entrenamiento dirigido por un instructor (en línea o presencial) está destinado a desarrolladores intermedios y científicos de datos que deseen aprender y aplicar técnicas de Deep Reinforcement Learning para construir agentes inteligentes capaces de tomar decisiones autónomas en entornos complejos.

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.

Esta formación en vivo (online o presencial) dirigida por un instructor está destinada a desarrolladores de nivel intermedio, científicos de datos y profesionales de IA que desean aprovechar TensorFlow Lite para aplicaciones de IA al borde.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• 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.

La inteligencia artificial, después de haber molestó a muchos campos científicos, comenzó a revolucionar una amplia gama de sectores económicos (industria, la medicina, comunicaciones, etc.). Sin embargo, su presentación en los principales medios de comunicación a menudo es una fantasía, muy lejos de lo que realmente son las áreas de aprendizaje automático y Deep aprendizaje. El objetivo de esta formación es proporcionar a los ingenieros con conocimientos de computación (incluyendo la programación de software basado en) una introducción al aprendizaje profundo y sus diferentes áreas de especialización y por lo tanto las principales arquitecturas de red existentes Hoy. Si los fundamentos matemáticos se recuerdan durante el curso, se recomienda un tipo de nivel de alcoholemia matemática + 2 para una mayor comodidad. Es posible en absoluto ignorar el eje matemático para mantener sólo una visión "sistema", pero este enfoque limita en gran medida su comprensión del tema.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Guatemala (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros que desean escribir, cargar y ejecutar modelos de aprendizaje automático en dispositivos integrados muy pequeños.

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.