Cursos de TensorFlow en Medellín

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 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 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).