Cursos de Aprendizaje profundo en Medellín

Esta capacitación impartida por un instructor, en vivo en Medellín (en línea o en el sitio), está dirigida a desarrolladores de nivel intermedio, científicos de datos y profesionales de la IA que deseen aprovechar TensorFlow Lite para aplicaciones de IA en el borde.

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los fundamentos de TensorFlow Lite y su papel en la IA en el borde.
• Desarrollar y optimizar modelos de IA utilizando TensorFlow Lite.
• Implementar modelos de TensorFlow Lite en diversos dispositivos de borde.
• Aprovechar herramientas y técnicas para la conversión y optimización de modelos.
• Implementar aplicaciones prácticas de IA en el borde con TensorFlow Lite.

Esta capacitación presencial o en línea impartida por instructores en Medellín 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 modelos de visión sofisticados utilizando Google Colab.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Construir y entrenar redes neuronales convolucionales (CNN) utilizando TensorFlow.
• Aprovechar Google Colab para el desarrollo eficiente y escalable 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 capacitación en vivo, impartida por un instructor en Medellín (en línea o en sitio), está dirigida a científicos de datos y desarrolladores de nivel intermedio que desean comprender y aplicar técnicas de aprendizaje profundo utilizando el entorno de Google Colab.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Configurar y navegar en Google Colab para proyectos de aprendizaje profundo.
• Comprender los fundamentos de las redes neuronales.
• Implementar modelos de aprendizaje profundo utilizando TensorFlow.
• Entrenar y evaluar modelos de aprendizaje profundo.
• Aprovechar las funciones avanzadas de TensorFlow para el aprendizaje profundo.

Esta formación, impartida por un instructor en sesiones en vivo en Medellín (en línea o presencial), está dirigida a profesionales de nivel avanzado que deseen especializarse en técnicas de aprendizaje profundo de vanguardia para la CLN.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender las diferencias clave entre los modelos de CLN y PNL.
• Aplicar técnicas avanzadas de aprendizaje profundo a tareas de CLN.
• Explorar arquitecturas profundas como los transformadores y los mecanismos de atención.
• Aprovechar las tendencias futuras en CLN para construir sistemas de inteligencia artificial sofisticados.

Esta formación impartida por un instructor, en vivo en Medellín (en línea o en sitio), está dirigida a profesionales de nivel avanzado que desean explorar técnicas de IA Explicable (XAI) de vanguardia para modelos de aprendizaje profundo, con un enfoque en la construcción de sistemas de IA interpretables.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los desafíos de la explicabilidad en el aprendizaje profundo.
• Implementar técnicas avanzadas de XAI para redes neuronales.
• Interpretar las decisiones tomadas por modelos de aprendizaje profundo.
• Evaluar los compromisos entre el rendimiento y la transparencia.

Esta capacitación en vivo, impartida por un instructor en Medellín (en línea o presencial), está dirigida a científicos de datos, ingenieros de aprendizaje automático, investigadores de aprendizaje profundo y expertos en visión por computadora de nivel intermedio a avanzado que deseen ampliar sus conocimientos y habilidades en aprendizaje profundo para la generación de imágenes a partir de texto.

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Comprender arquitecturas y técnicas avanzadas de aprendizaje profundo para la generación de imágenes a partir de texto.
• Implementar modelos complejos y optimizaciones para la síntesis de imágenes de alta calidad.
• Optimizar el rendimiento y la escalabilidad para conjuntos de datos grandes y modelos complejos.
• Ajustar hiperparámetros para mejorar el rendimiento y la generalización del modelo.
• Integrar Stable Diffusion con otros marcos y herramientas de aprendizaje profundo

Esta capacitación impartida por instructores, en vivo en Medellín (en línea o presencial), está dirigida a profesionales de nivel avanzado que deseen aprovechar técnicas de inteligencia artificial para revolucionar los procesos de descubrimiento y desarrollo de fármacos.

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Comprender el papel de la IA en el descubrimiento y desarrollo de fármacos.
• Aplicar técnicas de aprendizaje automático para predecir propiedades e interacciones moleculares.
• Utilizar modelos de aprendizaje profundo para el cribado virtual y la optimización de candidatos.
• Integrar enfoques impulsados por IA en el proceso de ensayos clínicos.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Medellín (en línea o presencial) está dirigida a biólogos que desean comprender cómo funciona AlphaFold y utilizar los modelos de AlphaFold como guía en sus estudios experimentales.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender los principios básicos de AlphaFold.
• Aprender cómo funciona AlphaFold.
• Aprender a interpretar las predicciones y resultados de AlphaFold.

Esta capacitación presencial, impartida por un instructor en Medellín (en línea o en sitio), está dirigida a científicos de datos e ingenieros de aprendizaje automático de nivel principiante a intermedio que deseen mejorar el rendimiento de sus modelos de aprendizaje profundo.

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los principios del aprendizaje profundo distribuido.
• Instalar y configurar DeepSpeed.
• Escalar modelos de aprendizaje profundo en hardware distribuido utilizando DeepSpeed.
• Implementar y experimentar con las funciones de DeepSpeed para optimización y eficiencia de memoria.

Esta capacitación, impartida por un instructor y realizada en vivo en Medellín (en línea o en el sitio), está dirigida a desarrolladores de nivel principiante a intermedio que deseen utilizar Modelos de Lenguaje Grande para diversas tareas de procesamiento del lenguaje natural.

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Configurar un entorno de desarrollo que incluya un LLM popular.
• Crear un LLM básico y ajustarlo finamente con un conjunto de datos personalizado.
• Utilizar LLMs para diferentes tareas de procesamiento del lenguaje natural, como la resumición de textos, la respuesta a preguntas, la generación de texto, entre otras.
• Depurar y evaluar LLMs utilizando herramientas como TensorBoard, PyTorch Lightning y Hugging Face Datasets.

Esta capacitación en vivo, impartida por un instructor (en línea o in situ), está dirigida a científicos de datos, ingenieros de aprendizaje automático e investigadores en visión por computadora que desean aprovechar Stable Diffusion para generar imágenes de alta calidad en diversos casos de uso.

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los principios de Stable Diffusion y su funcionamiento en la generación de imágenes.
• Construir y entrenar modelos de Stable Diffusion para tareas de generación de imágenes.
• Aplicar Stable Diffusion en diversos escenarios de generación de imágenes, como inpainting, outpainting y traducción de imagen a imagen.
• Optimizar el rendimiento y la estabilidad de los modelos de Stable Diffusion.

En esta capacitación presencial impartida por un instructor en Medellín, los participantes aprenderán las técnicas de aprendizaje automático más relevantes y de vanguardia en Python mientras construyen una serie de aplicaciones de demostración que incluyen imágenes, música, texto y datos financieros.

Al finalizar esta capacitación, los participantes estarán en capacidad de:

• Implementar algoritmos y técnicas de aprendizaje automático para resolver problemas complejos.
• Aplicar el aprendizaje profundo y el aprendizaje semisupervisado a aplicaciones que involucran imágenes, música, texto y datos financieros.
• Llevar los algoritmos de Python a su máximo potencial.
• Utilizar librerías y paquetes como NumPy y Theano.

IA aplicada desde cero en Python proporciona a los programadores y analistas de datos las técnicas fundamentales para construir soluciones de aprendizaje automático desde cero utilizando Python. Cubre los principios básicos de aprendizaje supervisado, como clasificación y regresión, aprendizaje no supervisado, como clustering y detección de anomalías, y arquitecturas avanzadas de redes neuronales. Examina métodos probados para trabajar con scikit-learn, Apache Spark MLlib y cuadernos de Jupyter en el desarrollo práctico de IA. Ayuda a los profesionales a implementar modelos de ML prácticos, evaluar las limitaciones de los algoritmos y completar proyectos aplicados para la resolución de problemas del mundo real.

El Aprendizaje por Refuerzo Profundo (DRL) combina los principios del aprendizaje por refuerzo con arquitecturas de aprendizaje profundo para permitir que los agentes tomen decisiones mediante la interacción con sus entornos. Esta tecnología es la base de muchos avances modernos de la inteligencia artificial, 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 el error, utilizando un aprendizaje por recompensas.

Esta capacitación en vivo, impartida por un instructor (en línea o en el sitio), está dirigida a desarrolladores y científicos de datos de nivel intermedio que deseen aprender y aplicar técnicas de Aprendizaje por Refuerzo Profundo para construir agentes inteligentes capaces de tomar decisiones autónomas en entornos complejos.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Comprender los fundamentos teóricos y los principios matemáticos del aprendizaje por refuerzo.
• Implementar algoritmos clave de RL, incluidos Q-Learning, gradientes de política y métodos de Actor-Crítico.
• Construir y entrenar agentes de Aprendizaje por Refuerzo Profundo utilizando TensorFlow o PyTorch.
• Aplicar el DRL a aplicaciones del mundo real, como juegos, robótica y optimización de decisiones.
• Solucionar problemas, visualizar y optimizar el rendimiento del entrenamiento utilizando herramientas modernas.

Formato del curso

• Conferencias interactivas y discusiones guiadas.
• Ejercicios prácticos e implementaciones reales.
• 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), contáctenos para coordinarlo.

Explorar los fundamentos de la inteligencia artificial revela cómo la tecnología inteligente está transformando la estrategia digital, la automatización y la toma de decisiones en las operaciones empresariales. Se examinan conceptos centrales que abarcan la historia de la IA, marcos de resolución de problemas, representación del conocimiento, razonamiento bajo incertidumbre y paradigmas de aprendizaje automático, junto con la comunicación, la percepción y la acción autónoma. Guía a directivos y arquitectos para evaluar oportunidades de transformación impulsadas por IA, analizar tendencias tecnológicas emergentes e integrar soluciones inteligentes prácticas que aceleren la agilidad empresarial.

Este curso aborda la Inteligencia Artificial (con énfasis en Aprendizaje Automático y Aprendizaje Profundo) aplicada a la industria automotriz. Ayuda a determinar qué tecnologías pueden utilizarse (potencialmente) en múltiples situaciones dentro de un vehículo: desde la automatización básica y el reconocimiento de imágenes hasta la toma de decisiones autónoma.

La red neuronal artificial es un modelo computacional de datos utilizado en el desarrollo de sistemas de Inteligencia Artificial (IA) capaces de realizar tareas "inteligentes". Las redes neuronales se emplean comúnmente en aplicaciones de Aprendizaje Automático (ML), las cuales constituyen una de las implementaciones de la IA. El Aprendizaje Profundo es un subconjunto del ML.

Este entrenamiento impartido por un instructor en vivo en Medellín (en línea o presencial) está dirigido a investigadores y desarrolladores que desean utilizar Chainer para construir y entrenar redes neuronales en Python, manteniendo un código fácil de depurar.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes podrán:

• Configurar el entorno de desarrollo necesario para comenzar a crear modelos de redes neuronales.
• Definir e implementar modelos de redes neuronales mediante un código fuente comprensible.
• Ejecutar ejemplos y modificar algoritmos existentes para optimizar los modelos de entrenamiento en aprendizaje profundo, aprovechando el uso de GPUs para alto rendimiento.

Esta capacitación en vivo, impartida por un instructor en Medellín (en línea o en sitio), ofrece una introducción al campo del reconocimiento de patrones y del aprendizaje automático. Aborda aplicaciones prácticas en estadística, ciencias de la computación, procesamiento de señales, visión por computadora, minería de datos y bioinformática.

Al finalizar esta capacitación, los participantes estarán en capacidad de:

• Aplicar métodos estadísticos fundamentales al reconocimiento de patrones.
• Utilizar modelos clave, como redes neuronales y métodos de kernel, para el análisis de datos.
• Implementar técnicas avanzadas para resolver problemas complejos.
• Mejorar la precisión de las predicciones combinando diferentes modelos.

Esta formación impartida por un instructor, en vivo en Medellín (en línea o en sitio), está dirigida a investigadores y desarrolladores que deseen instalar, configurar, personalizar y utilizar la plataforma DeepMind Lab para desarrollar sistemas de inteligencia artificial general y aprendizaje automático.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Personalizar DeepMind Lab para crear y ejecutar un entorno adaptado a sus necesidades de aprendizaje y entrenamiento.
• Aprovechar el entorno de simulación tridimensional de DeepMind Lab para entrenar agentes de aprendizaje desde una perspectiva en primera persona.
• Facilitar la evaluación de agentes con el fin de desarrollar inteligencia en un mundo tridimensional similar a un videojuego.

Esta capacitación presencial o en línea, impartida por un instructor en Medellín, está dirigida a analistas de negocios, científicos de datos y desarrolladores que deseen construir e implementar modelos de aprendizaje profundo para impulsar el crecimiento de los ingresos y resolver desafíos en el entorno empresarial.

Al finalizar esta capacitación, los participantes estarán en capacidad de:

• Comprender los conceptos fundamentales del aprendizaje automático y el aprendizaje profundo.
• Obtener perspectivas sobre el futuro de los negocios y la industria con el uso del aprendizaje automático y el aprendizaje profundo.
• Definir estrategias y soluciones empresariales mediante el aprendizaje profundo.
• Aprender a aplicar la ciencia de datos y el aprendizaje profundo para resolver problemas de negocios.
• Construir modelos de aprendizaje profundo utilizando Python, Pandas, TensorFlow, CNTK, Torch, Keras, entre otros.

Esta capacitación impartida por un instructor, en vivo Medellín (en línea o en sitio), está dirigida a científicos de datos que desean utilizar TensorFlow para analizar datos potenciales de fraude.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Crear un modelo de detección de fraude en Python y TensorFlow.
• Construir regresiones lineales y modelos de regresión lineal para predecir fraudes.
• Desarrollar una aplicación de inteligencia artificial de extremo a extremo para analizar datos de fraude.

Esta capacitación en vivo, impartida por un instructor en Medellín (en línea o en sitio), está dirigida a desarrolladores o científicos de datos que deseen utilizar Horovod para ejecutar entrenamientos distribuidos de aprendizaje profundo y escalarlos para funcionar en paralelo en múltiples GPUs.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Configurar el entorno de desarrollo necesario para comenzar a ejecutar entrenamientos de aprendizaje profundo.
• Instalar y configurar Horovod para entrenar modelos con TensorFlow, Keras, PyTorch y Apache MXNet.
• Escalar el entrenamiento de aprendizaje profundo con Horovod para ejecutarlo en múltiples GPUs.

En esta formación en vivo y con instructor, los participantes aprenderán a utilizar Matlab para diseñar, construir y visualizar una red neuronal convolucional para el reconocimiento de imágenes.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Construir un modelo de aprendizaje profundo
• Automatizar la etiquetación de datos
• Trabajar con modelos de Caffe y TensorFlow-Keras
• Entrenar datos utilizando múltiples GPU, la nube o clústeres

Público objetivo

• Desarrolladores
• Ingenieros
• Expertos en el dominio

Formato del curso

• Parte de conferencia, parte discusión, ejercicios y una intensa práctica hands-on

Esta capacitación impartida por un instructor, en vivo en Medellín (en línea o en el sitio), está dirigida a desarrolladores y científicos de datos que deseen utilizar TensorFlow 2.x para crear predictores, clasificadores, modelos generativos, redes neuronales y más.

Al finalizar esta capacitación, los participantes estarán en capacidad de:

• Instalar y configurar TensorFlow 2.x.
• Comprender las ventajas de TensorFlow 2.x frente a versiones anteriores.
• Crear modelos de aprendizaje profundo.
• Implementar un clasificador avanzado de imágenes.
• Desplegar un modelo de aprendizaje profundo en la nube, dispositivos móviles y dispositivos IoT.

Este curso comienza brindándote conocimientos conceptuales sobre redes neuronales y, en general, sobre algoritmos de aprendizaje automático y aprendizaje profundo (algoritmos y aplicaciones).

La Parte 1 (40%) de esta formación se centra más en los fundamentos, pero te ayudará a elegir la tecnología adecuada: TensorFlow, Caffe, Theano, DeepDrive, Keras, entre otras.

La Parte 2 (20%) de esta formación introduce Theano, una biblioteca de Python que facilita la escritura de modelos de aprendizaje profundo.

La Parte 3 (40%) de la formación se basará extensivamente en TensorFlow, la API de la biblioteca de software de código abierto de Google para aprendizaje profundo. Todos los ejemplos y ejercicios prácticos se realizarán en TensorFlow.

Público objetivo

Este curso está dirigido a ingenieros que buscan utilizar TensorFlow para sus proyectos de aprendizaje profundo.

Al completar este curso, los participantes:

• tendrán una buena comprensión de las redes neuronales profundas (DNN), las redes convolucionales (CNN) y las redes recurrentes (RNN).
• comprenderán la estructura y los mecanismos de implementación de TensorFlow.
• estarán capacitados para realizar tareas de instalación, configuración y arquitectura en entornos de producción.
• podrán evaluar la calidad del código, realizar depuración y monitoreo.
• estarán en capacidad de implementar tareas avanzadas de producción, como el entrenamiento de modelos, la construcción de grafos y el registro de eventos (logging).