Los cursos de formación en vivo sobre Redes Neuronales, impartidos por instructores, ya sea en línea o en el lugar, demuestran a través de discusiones interactivas y práctica práctica cómo construir Redes Neuronales utilizando una variedad de herramientas y bibliotecas de código abierto, así como cómo aprovechar la potencia del hardware avanzado (GPUs) y las técnicas de optimización que involucran computación distribuida y big data. Nuestros cursos de Redes Neuronales se basan en lenguajes de programación populares como Python, Java, el lenguaje R, y bibliotecas potentes, incluyendo TensorFlow, Torch, Caffe, Theano y más. Nuestros cursos de Redes Neuronales cubren tanto la teoría como la implementación utilizando varias implementaciones de redes neuronales, como Redes Neuronales Profundas (DNN), Redes Neuronales Convolucionales (CNN) y Redes Neuronales Recurrentes (RNN).
La formación en Redes Neuronales está disponible como "formación en vivo en línea" o "formación en vivo en el lugar". La formación en vivo en línea (también conocida como "formación en vivo remota") se realiza mediante un escritorio remoto interactivo. La formación en vivo en el lugar puede llevarse a cabo localmente en las instalaciones del cliente en Bogotá o en los centros de formación corporativa de NobleProg en Bogotá.
NobleProg -- Tu proveedor de formación local
Bogotá - Urban Plaza Chico
Floors 4 and 5, Urban Plaza Building, Bogotá, columbia
Urban Plaza es un edificio ecológico con certificación LEED, ubicado en el corazón de la capital de Colombia, Bogotá. Si usted esta visitando Bogotá, Urban Plaza esta rodeado de docenas de hoteles y a menos de 30 min en carro del Aeropuerto Internacional El Dorado. Es el lugar ideal para hacer negocios mientras está viajando.
Bogotá - Colina Campestre
Carrera 59 152-19 Bogotá, D.C. Cundinamarca , Bogotá, Colombia, 111156
Aumenta tu eficiencia en la bulliciosa capital colombiana con espacios de trabajo flexibles en Colina Campestre, ubicado al norte del centro de la ciudad. En este agradable y verde vecindario de Bogotá, disfrutarás de los beneficios de trabajar en la capital sin el ruido de una dirección céntrica.
Bogotá - Edificio Salon Monserrate
Carrera 10 # 26 - 21 - Edificio Salon Monserrate , Bogotá, Colombia, 110421
Construye una sólida presencia empresarial en el principal centro económico e industrial de Colombia con espacios de oficina flexibles en Bogotá, Tequendama. Conéctate con empresarios afines en este lugar estratégico, perfecto para aquellos que buscan expandir su alcance en América del Sur. Aprovecha el significativo potencial de mercado mientras utilizas nuestro espacio de trabajo compartido en este centro bien comunicado, a solo 18 minutos en coche del Aeropuerto Internacional El Dorado. Viaja al trabajo con facilidad: la parada de autobús AK 13 - Cl 26 está a pocos pasos de nuestras oficinas, y la estación de tren Estación de la Sabana se encuentra a 4 km de distancia, proporcionando un acceso conveniente a los destinos circundantes en Colombia.
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Bogotá (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel avanzado que deseen explorar técnicas XAI de última generación para modelos de aprendizaje profundo, con un enfoque en la construcción de sistemas de IA interpretables.
Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:
Comprenda los desafíos de la explicabilidad en el aprendizaje profundo.
Implementar técnicas avanzadas de XAI para redes neuronales.
Interprete las decisiones tomadas por los modelos de aprendizaje profundo.
Evalúe las compensaciones entre el rendimiento y la transparencia.
Este es un curso de cuatro días que introduce la Inteligencia Artificial y sus aplicaciones mediante el uso del lenguaje de programación Python. Además, se ofrece la posibilidad de agregar un día extra para trabajar en un proyecto de IA al finalizar el curso.
El Deep Reinforcement Learning (DRL) integra los principios del aprendizaje por refuerzo con las arquitecturas de aprendizaje profundo, lo que permite a los agentes tomar decisiones mediante la interacción con sus entornos. Este enfoque está detrás de muchos avances modernos en 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 error, mediante el aprendizaje reforzado.
Este entrenamiento dirigido por un instructor (tanto en línea como presencial) está diseñado para desarrolladores intermedios y científicos de datos que deseen aprender y aplicar técnicas de Deep Reinforcement Learning para crear agentes inteligentes capaces de tomar decisiones autónomas en entornos complejos.
Al final del entrenamiento, los participantes serán capaces de:
Comprender los fundamentos teóricos y los principios matemáticos del Aprendizaje por Refuerzo.
Implementar algoritmos clave de RL, como Q-Learning, Policy Gradients y métodos Actor-Critic.
Construir y entrenar agentes de Deep Reinforcement Learning utilizando TensorFlow o PyTorch.
Aplicar DRL a aplicaciones del mundo real, como juegos, robótica y optimización de decisiones.
Resolver problemas, visualizar y optimizar el rendimiento del entrenamiento con herramientas modernas.
Formato del Curso
Conferencia interactiva y discusión guiada.
Ejercicios prácticos e implementaciones concretas.
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 coordinarlo.
Este curso ha sido diseñado para gerentes, arquitectos de soluciones, oficiales de innovación, CTOs, arquitectos de software y cualquier persona interesada en obtener una visión general de la inteligencia artificial aplicada y las proyecciones más actuales sobre su desarrollo.
Este curso aborda la Inteligencia Artificial, con un enfoque particular en Machine Learning y Deep Learning, aplicada a la Industria Automotriz. Ayuda a identificar qué tecnologías pueden ser utilizadas (potencialmente) en diversas situaciones dentro de un vehículo: desde automatizaciones sencillas hasta el reconocimiento de imágenes y la toma de decisiones autónomas.
Esta formación en vivo dirigida por un instructor en Bogotá (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.
La Red Neuronal Artificial es un modelo computacional de datos utilizado para desarrollar sistemas de Inteligencia Artificial (IA) capaces de realizar tareas "inteligentes". Estas redes neuronales se emplean 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.
Este es un curso de 4 días que explora la Inteligencia Artificial y sus aplicaciones. También se ofrece la posibilidad de agregar un día extra para trabajar en un proyecto de IA al final del curso.
Esta formación en vivo dirigida por un instructor en Bogotá (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 computacional de datos empleado en el desarrollo de sistemas de Inteligencia Artificial (IA) para realizar tareas "inteligentes". Estas redes neuronales se utilizan frecuentemente en aplicaciones de Aprendizaje Automático (ML), que, a su vez, son una implementación de la IA. El Aprendizaje Profundo es un subcampo del ML.
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Bogotá (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 Bogotá (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.
La inteligencia artificial, tras haber perturbado numerosos campos científicos, ha empezado a revolucionar una amplia gama de sectores económicos (industria, medicina, comunicaciones, entre otros). No obstante, su presentación en los principales medios de comunicación suele ser fantasiosa y muy lejana a la realidad de las áreas de aprendizaje automático y aprendizaje profundo. El objetivo de esta formación es proporcionar a los ingenieros con conocimientos de computación (incluyendo la programación de software) una introducción al aprendizaje profundo y sus diferentes áreas de especialización, así como las principales arquitecturas de redes existentes hoy en día. Aunque se recordarán los fundamentos matemáticos durante el curso, se recomienda un nivel de formación matemática +2 para mayor comodidad. Es posible ignorar por completo el eje matemático y mantener una visión más "sistema", pero este enfoque limita significativamente la comprensión del tema.
En este curso dirigido por un instructor en vivo, los participantes aprenderán a utilizar Matlab para diseñar, desarrollar y visualizar una red neuronal convolucional dedicada al reconocimiento de imágenes.
Al final del entrenamiento, los asistentes serán capaces de:
Crear un modelo de aprendizaje profundo
Automatizar el etiquetado de datos
Trabajar con modelos de Caffe y TensorFlow-Keras
Entrenar datos utilizando múltiples GPUs, la nube o clústeres
Público objetivo
Desarrolladores
Ingenieros
Especialistas en el dominio
Formato del curso
Parte exposición, parte discusión, ejercicios y mucha práctica hands-on
Esta sesión de formación presencial incluirá presentaciones y ejemplos basados en computadora, así como ejercicios de caso práctico para trabajar con bibliotecas de redes neuronales y profundas pertinentes.
Este curso inicia con la entrega de conocimientos conceptuales sobre redes neuronales y, en general, sobre el algoritmo de aprendizaje automático, específicamente aprendizaje profundo (algoritmos y aplicaciones).
La Parte-1 (40%) de esta capacitación se centra principalmente en los fundamentos, aunque te ayudará a elegir la tecnología adecuada: TensorFlow, Caffe, Theano, DeepDrive, Keras, entre otros.
La Parte 2 (20%) de esta capacitación presenta Theano, una biblioteca de Python que facilita la escritura de modelos de aprendizaje profundo.
La Parte-3 (40%) de la capacitación se basará ampliamente en TensorFlow - 2da Generación API, la biblioteca de software de código abierto de Google para Deep Learning. Todos los ejemplos y prácticas se realizarán utilizando TensorFlow.
Audiencia
Este curso está dirigido a ingenieros que desean utilizar TensorFlow en sus proyectos de aprendizaje profundo.
Al finalizar este curso, los participantes:
tendrán una buena comprensión de las redes neuronales profundas (DNN), CNN y RNN
entenderán la estructura y los mecanismos de despliegue de TensorFlow
serán capaces de realizar tareas y configuraciones de entorno, producción y arquitectura
serán capaces de evaluar la calidad del código, realizar depuración y monitoreo
serán capaces de implementar producciones avanzadas como modelos de entrenamiento, construcción de gráficos y registro
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Última Actualización:
Testimonios (6)
Me gustó mucho el final donde tuvimos la oportunidad de experimentar con CHAT GPT. La sala no estaba muy bien preparada para esto; en lugar de una gran mesa, varias mesas pequeñas nos habrían permitido formar grupos pequeños y generar ideas de manera más efectiva.
Nola - Laramie County Community College
Curso - Artificial Intelligence (AI) Overview
Traducción Automática
Trabajando desde principios fundamentales de manera enfocada y pasando a aplicar estudios de caso en el mismo día
Maggie Webb - Department of Jobs, Regions, and Precincts
Curso - Artificial Neural Networks, Machine Learning, Deep Thinking
Traducción Automática
Sentí que estábamos avanzando a buen ritmo con información directamente relevante (es decir, sin material de relleno)
Maggie Webb - Department of Jobs, Regions, and Precincts
Curso - Introduction to the use of neural networks
Traducción Automática
Que se estuviera aplicando datos reales de la empresa.
El formador tenía un enfoque muy bueno al hacer que los participantes colaboraran y competieran.
Jimena Esquivel - Zaklad Uslugowy Hakoman Andrzej Cybulski
Curso - Applied AI from Scratch in Python
Traducción Automática
Very flexible.
Frank Ueltzhoffer
Curso - Artificial Neural Networks, Machine Learning and Deep Thinking
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