Cursos de Aprendizaje Automático en Santiago

Esta formación en vivo con instructor en Santiago (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel principiante que desean comprender el concepto de los modelos preentrenados y aprender a aplicarlos para resolver problemas del mundo real sin construir modelos desde cero.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender el concepto y las ventajas de los modelos preentrenados.
• Explorar varias arquitecturas de modelos preentrenados y sus casos de uso.
• Afinar un modelo preentrenado para tareas específicas.
• Implementar modelos preentrenados en proyectos simples de aprendizaje automático.

Este entrenamiento en vivo impartido por un instructor en <ubicación> (en línea o presencial) está dirigido a participantes con distintos niveles de experiencia que deseen aprovechar la plataforma AutoML de Google para construir chatbots personalizados para diversas aplicaciones.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes podrán:

• Comprender los fundamentos del desarrollo de chatbots.
• Navegar por Google Cloud Platform y acceder a AutoML.
• Preparar datos para entrenar modelos de chatbots.
• Entrenar y evaluar modelos de chatbots personalizados utilizando AutoML.
• Desplegar e integrar chatbots en distintas plataformas y canales.
• Monitorear y optimizar el rendimiento del chatbot con el tiempo.

Esta capacitación en vivo, impartida por un instructor, en Santiago (en línea o presencial), está dirigida a desarrolladores de IA, ingenieros de aprendizaje automático y arquitectos de sistemas de nivel intermedio que desean optimizar sus modelos de IA para su implementación en entornos periféricos.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Comprender los desafíos y requisitos para implementar modelos de IA en dispositivos de borde.
• Aplicar técnicas de compresión de modelos para reducir su tamaño y complejidad.
• Utilizar métodos de cuantificación para mejorar la eficiencia del modelo en hardware periférico.
• Implementar la poda (pruning) y otras técnicas de optimización para mejorar el rendimiento del modelo.
• Desplegar modelos de IA optimizados en diversos dispositivos de borde.

Esta capacitación en vivo, impartida por un instructor, en Santiago (modalidad online o presencial), está dirigida a desarrolladores de nivel intermedio, científicos de datos y entusiastas de la tecnología que deseen adquirir habilidades prácticas para desplegar modelos de IA en dispositivos perimetrales con diversas aplicaciones.

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los principios de Edge AI y sus beneficios.
• Configurar el entorno de computación perimetral (edge).
• Desarrollar, entrenar y optimizar modelos de IA para su despliegue en edge.
• Implementar soluciones prácticas de IA en dispositivos perimetrales.
• Evaluar y mejorar el rendimiento de los modelos desplegados en edge.
• Abordar consideraciones éticas y de seguridad en aplicaciones de Edge AI.

Esta formación en vivo dirigida por un instructor en Santiago (en línea o presencial) está orientada a ingenieros de IA y científicos de datos de nivel avanzado con experiencia intermedia a avanzada que deseen mejorar el rendimiento de los modelos DeepSeek, minimizar la latencia e implementar soluciones de IA de manera eficiente mediante prácticas modernas de MLOps.

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Optimizar los modelos DeepSeek para lograr eficiencia, precisión y escalabilidad.
• Implementar las mejores prácticas de MLOps y control de versiones de modelos.
• Desplegar modelos DeepSeek en infraestructura en la nube y on-premise (local).
• Monitorear, mantener y escalar soluciones de IA de manera efectiva.

MLOps en Kubernetes es un marco de trabajo para automatizar el entrenamiento, validación, empaquetado y despliegue de modelos de machine learning mediante pipelines con contenedores y flujos de trabajo GitOps.

Esta capacitación en vivo impartida por instructores (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel intermedio que deseen construir pipelines MLOps automatizados y escalables en Kubernetes.

Después de completar esta capacitación, los participantes estarán capacitados para:

• Diseñar pipelines CI/CD de extremo a extremo para machine learning.
• Implementar flujos de trabajo GitOps para el despliegue y la versionado de modelos.
• Automatizar el entrenamiento, prueba y empaquetado de modelos de ML.
• Integrar estrategias de monitoreo, alertas y rollback.

Formato del Curso

• Presentaciones guiadas por el instructor y profundización técnica.
• Ejercicios prácticos que construyen flujos de trabajo CI/CD del mundo real.
• Práctica en laboratorio en vivo para desplegar cargas de trabajo de ML en Kubernetes.

Opciones de Personalización del Curso

• Las organizaciones pueden solicitar contenido adaptado a sus herramientas e infraestructura MLOps internas.

Kubeflow es una plataforma de código abierto diseñada para optimizar la construcción, el entrenamiento y el despliegue de cargas de trabajo de aprendizaje automático en Kubernetes.

Este curso en vivo impartido por un instructor (en línea o presencial) está dirigido a profesionales de nivel principiante a intermedio que deseen construir flujos de trabajo confiables de ML utilizando Kubeflow.

Al finalizar esta capacitación, los participantes adquirirá las habilidades para:

• Navegar por el ecosistema y los componentes principales de Kubeflow.
• Construir flujos de trabajo reproducibles con Kubeflow Pipelines.
• Ejecutar tareas de entrenamiento escalables en Kubernetes.
• Servir modelos de aprendizaje automático de manera eficiente utilizando Kubeflow Serving.

Formato del Curso

• Presentaciones guiadas y discusiones colaborativas.
• Prácticas de laboratorio con componentes reales de Kubeflow.
• Ejercicios prácticos para construir flujos de trabajo de ML de extremo a extremo.

Opciones de Personalización del Curso

• Versiones personalizadas de esta capacitación pueden organizarse para alinearse con la pila tecnológica y los requisitos de proyectos de su equipo.

TinyML es la práctica de desplegar modelos optimizados de aprendizaje automático en dispositivos periféricos con recursos limitados.

Esta formación en vivo y dirigida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a profesionales técnicos de nivel avanzado que deseen diseñar, optimizar y desplegar pipelines completos de TinyML.

Al finalizar esta capacitación, los participantes aprenderán cómo:

• Recopilar, preparar y gestionar conjuntos de datos para aplicaciones de TinyML.
• Entrenar y optimizar modelos para microcontroladores de bajo consumo.
• Convertir los modelos a formatos ligeros adecuados para dispositivos periféricos.
• Desplegar, probar y monitorear aplicaciones de TinyML en entornos de hardware real.

Formato del Curso

• Conferencias guiadas por el instructor y discusión técnica.
• Laboratorios prácticos y experimentación iterativa.
• Despliegue práctico en plataformas basadas en microcontroladores.

Opciones de Personalización del Curso

• Para personalizar la formación con cadenas de herramientas específicas, placas de hardware o flujos de trabajo internos, contáctenos para coordinarlo.

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

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• 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.
• Utilizar herramientas y técnicas para la conversión y optimización de modelos.
• Implementar aplicaciones prácticas de IA en el borde usando TensorFlow Lite.

Esta formación en vivo, impartida por instructores, en Santiago (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel avanzado que desean dominar las tecnologías detrás de los sistemas autónomos.

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Diseñar e implementar modelos de IA para la toma de decisiones autónomas.
• Desarrollar algoritmos de control para la navegación autónoma y la evitación de obstáculos.
• Garantizar la seguridad y fiabilidad en los sistemas autónomos potenciados por IA.
• Integrar sistemas autónomos con marcos de trabajo existentes de robótica e IA.

Esta formación en vivo con instructor en Santiago (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel avanzado que deseen profundizar su comprensión de la visión por computadora y explorar las capacidades de TensorFlow para desarrollar sofisticados modelos de visión utilizando Google Colab.

Al final de esta formación, los participantes podrán:

• Construir y entrenar redes neuronales convolucionales (CNN) utilizando TensorFlow.
• Aprovechar Google Colab para el desarrollo escalable y eficiente de modelos basados en la nube.
• Implementar técnicas de preprocesamiento de imágenes para tareas de visión por computadora.
• Implementar modelos de visión por computadora para aplicaciones del mundo real.
• Utilizar el aprendizaje por transferencia (transfer learning) para mejorar el rendimiento de los modelos CNN.
• Visualizar e interpretar los resultados de modelos de clasificación de imágenes.

TinyML es un enfoque para desplegar modelos de aprendizaje automático en dispositivos con bajo consumo energético y recursos limitados, que operan en el borde de la red.

Esta formación en vivo impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel avanzado que desean asegurar los pipelines de TinyML e implementar técnicas de preservación de la privacidad en aplicaciones de IA en el borde.

Al finalizar este curso, los participantes serán capaces de:

• Identificar riesgos de seguridad únicos para la inferencia de TinyML en dispositivos locales.
• Implementar mecanismos de preservación de la privacidad para despliegues de IA en el borde.
• Endurecer los modelos de TinyML y los sistemas embebidos frente a amenazas adversarias.
• Aplicar las mejores prácticas para el manejo seguro de datos en entornos con recursos limitados.

Formato del curso

• Conferencias dinámicas respaldadas por discusiones guiadas por expertos.
• Ejercicios prácticos que hacen hincapié en escenarios de amenazas reales.
• Implementación práctica utilizando herramientas de seguridad embebida y TinyML.

Opciones de personalización del curso

• Las organizaciones pueden solicitar una versión adaptada de esta formación para alinearse con sus necesidades específicas de seguridad y cumplimiento normativo.

Esta capacitación en vivo con instructor en Santiago (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel avanzado que desean mejorar su conocimiento sobre modelos de aprendizaje automático, perfeccionar sus habilidades en la afinación de hiperparámetros y aprender cómo implementar modelos de manera efectiva usando Google Colab.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Implementar modelos avanzados de aprendizaje automático utilizando marcos populares como Scikit-learn y TensorFlow.
• Optimizar el rendimiento del modelo mediante la afinación de hiperparámetros.
• Implementar modelos de aprendizaje automático en aplicaciones del mundo real usando Google Colab.
• Colaborar y gestionar proyectos de aprendizaje automático a gran escala en Google Colab.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Santiago (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel intermedio que desean aplicar técnicas de IA para optimizar la gestión del rendimiento en la fabricación de semiconductores.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Analizar datos de producción para identificar factores que afectan las tasas de rendimiento.
• Implementar algoritmos de IA para mejorar los procesos de gestión del rendimiento.
• Optimizar los parámetros de producción para reducir defectos y mejorar el rendimiento.
• Integrar la gestión del rendimiento impulsada por IA en los flujos de trabajo de producción existentes.

Esta capacitación en vivo con instructor en Santiago (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel intermedio en el ámbito empresarial y de IA que deseen aplicar el aprendizaje automático en negocios, predicciones y sistemas impulsados por IA, utilizando estudios de caso reales y herramientas basadas en Python.

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Comprender cómo se integra el aprendizaje automático dentro de la estrategia de IA y de negocios.
• Aplicar técnicas de aprendizaje supervisado y no supervisado a problemas empresariales estructurados.
• Preprocesar y transformar datos para la modelización.
• Utilizar redes neuronales para tareas de clasificación y predicción.
• Realizar pronósticos de ventas utilizando métodos estadísticos y basados en ML.
• Implementar técnicas de agrupamiento (clustering) y minería de reglas de asociación para la segmentación de clientes y el descubrimiento de patrones.

Esta formación en vivo con instructores en Santiago (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel intermedio que desean aplicar técnicas de mantenimiento predictivo impulsadas por IA en la fabricación de semiconductores para mejorar la eficiencia de producción y reducir los fallos inesperados de equipos.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Implementar modelos de IA para predecir fallos de equipos en la fabricación de semiconductores.
• Analizar datos de mantenimiento para identificar patrones y tendencias que indiquen problemas potenciales.
• Integrar el mantenimiento predictivo impulsado por IA en los flujos de trabajo existentes de fabricación.
• Reducir el tiempo de inactividad y los costos de mantenimiento mediante la gestión proactiva de equipos.

Esta capacitación en vivo impartida por un instructor en Santiago (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel avanzado que desean aplicar técnicas de IA de vanguardia a la automatización del diseño de semiconductores, mejorando la eficiencia, la precisión y la innovación en el diseño y la verificación de chips.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Aplicar técnicas avanzadas de IA para optimizar los procesos de diseño de semiconductores.
• Integrar modelos de aprendizaje automático en herramientas EDA para mejorar la verificación del diseño.
• Desarrollar soluciones impulsadas por IA para desafíos complejos de diseño en la fabricación de chips.
• Aprovechar las redes neuronales para mejorar la precisión y la velocidad de la automatización del diseño.

Esta formación en vivo impartida por instructores en Santiago (en línea o presencial) 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 formación, los participantes serán capaces de:

• Configurar y navegar por 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.
• Utilizar funciones avanzadas de TensorFlow para el aprendizaje profundo.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Santiago (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel intermedio que desean comprender y aplicar técnicas de IA para optimizar los procesos de fabricación de semiconductores.

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

• Comprender las metodologías de IA para la optimización de procesos en la fabricación de chips.
• Implementar modelos de IA para mejorar el rendimiento y reducir los defectos.
• Analizar datos del proceso para identificar los parámetros clave para la optimización.
• Aplicar técnicas de aprendizaje automático para ajustar finamente los procesos de fabricación de semiconductores.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Santiago (en línea o presencial) está dirigida a participantes de nivel intermedio que desean automatizar y gestionar flujos de trabajo de aprendizaje automático, incluyendo el entrenamiento, validación y despliegue de modelos utilizando Apache Airflow.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Configurar Apache Airflow para la orquestación de flujos de trabajo de aprendizaje automático.
• Automatizar tareas de preprocesamiento de datos, entrenamiento y validación de modelos.
• Integrar Airflow con frameworks y herramientas de aprendizaje automático.
• Desplegar modelos de aprendizaje automático mediante pipelines automatizados.
• Supervisar y optimizar flujos de trabajo de aprendizaje automático en producción.

Esta capacitación en vivo impartida por instructores en Santiago (en línea o presencial) está dirigida a científicos de datos y desarrolladores de nivel intermedio que desean aplicar algoritmos de aprendizaje automático de manera eficiente utilizando el entorno de Google Colab.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Configurar y navegar por Google Colab para proyectos de aprendizaje automático.
• Comprender y aplicar varios 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 modelos de aprendizaje automático de manera efectiva.

TinyML es la práctica de desplegar modelos de aprendizaje automático en hardware con recursos altamente limitados.

Esta formación en vivo, impartida por un instructor (en línea o presencial), está dirigida a profesionales avanzados que desean optimizar modelos TinyML para lograr despliegues de baja latencia y eficiente en memoria en dispositivos embebidos.

Al completar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Aplicar técnicas de cuantización, poda y compresión para reducir el tamaño del modelo sin sacrificar la precisión.
• Realizar pruebas de rendimiento (benchmark) en modelos TinyML, evaluando latencia, consumo de memoria y eficiencia energética.
• Implementar pipelines de inferencia optimizados en microcontroladores y dispositivos periféricos.
• Evaluar los compromisos entre rendimiento, precisión y restricciones del hardware.

Formato del curso

• Presentaciones impartidas por el instructor, respaldadas por demostraciones técnicas.
• Ejercicios prácticos de optimización y pruebas comparativas de rendimiento.
• Implementación práctica de pipelines TinyML en un entorno de laboratorio controlado.

Opciones de personalización del curso

• Para una formación adaptada a plataformas de hardware específicas o flujos de trabajo internos, contáctenos para personalizar el programa.

Este taller práctico impartido por un instructor en Santiago (en línea o presencial) está dirigido a profesionales de nivel avanzado que desean explorar las técnicas XAI de vanguardia para modelos de aprendizaje profundo, con un enfoque en la creación de sistemas de IA interpretables.

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

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

Esta formación en vivo con instructores en Santiago (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel principiante que desean comprender y aplicar tecnologías de IA dentro de la industria de fabricación de semiconductores.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los principios básicos de la IA y cómo se aplican a la fabricación de semiconductores.
• Identificar áreas dentro de la fabricación de semiconductores donde la IA puede implementarse eficazmente.
• Utilizar herramientas y técnicas de IA para mejorar la eficiencia productiva y el control de calidad.
• Implementar modelos básicos de IA para optimizar los procesos de fabricación.

Docker es una plataforma de contenerización utilizada para crear entornos reproducibles, portátiles y escalables para sistemas de aprendizaje automático.

Esta formación impartida por instructores (en línea o presencial) está dirigida a profesionales técnicos de nivel intermedio a avanzado que deseen contenerizar y operationalizar pipelines completos de aprendizaje automático utilizando Docker.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Contenerizar cargas de trabajo de entrenamiento, validación e inferencia de ML.
• Diseñar y orquestar pipelines de ML de extremo a extremo utilizando Docker y herramientas complementarias.
• Implementar versionado, reproducibilidad e integración y despliegue continuos (CI/CD) para componentes de ML.
• Desplegar, monitorear y escalar servicios de ML en entornos contenerizados.

Formato del curso

• Clases interactivas respaldadas por demostraciones prácticas.
• Ejercicios prácticos enfocados en la creación de componentes reales de pipelines de ML.
• Implementación en laboratorio en vivo para flujos de trabajo contenerizados de extremo a extremo.

Opciones de personalización del curso

• Para obtener una formación personalizada adaptada a necesidades específicas de infraestructura de ML, póngase en contacto con nosotros para discutir las opciones.

Esta formación en vivo dirigida por un instructor en Santiago (en línea o presencial) está orientada a científicos de datos y desarrolladores que desean utilizar modelos de aprendizaje automático de ML.NET para derivar automáticamente proyecciones a partir del análisis de datos ejecutado para aplicaciones empresariales.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Instalar ML.NET e integrarlo en el entorno de desarrollo de aplicaciones.
• Comprender los principios del aprendizaje automático detrás de las herramientas y algoritmos de ML.NET.
• Construir y entrenar modelos de aprendizaje automático para realizar predicciones de manera inteligente con los datos proporcionados.
• Evaluar el rendimiento de un modelo de aprendizaje automático utilizando las métricas de ML.NET.
• Optimizar la precisión de los modelos de aprendizaje automático existentes basándose en el framework de ML.NET.
• Aplicar los conceptos de aprendizaje automático de ML.NET a otras aplicaciones de ciencia de datos.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Santiago (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de datos de nivel intermedio que desean aplicar técnicas de aprendizaje automático a problemas empresariales basados en datos, incluyendo la predicción de ventas y modelado predictivo utilizando redes neuronales.

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los conceptos fundamentales y los tipos de aprendizaje automático.
• Aplicar algoritmos clave para clasificación, regresión, agrupamiento y análisis de asociación.
• Realizar análisis exploratorio de datos y preparación de datos utilizando Python.
• Utilizar redes neuronales para tareas de modelado no lineal.
• Implementar análisis predictivo para pronósticos empresariales, incluidos los datos de ventas.
• Evaluar y optimizar el rendimiento del modelo utilizando técnicas visuales y estadísticas.

Esta formación en vivo dirigida por instructores en Santiago (en línea o presencial) está orientada 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 el uso del aprendizaje profundo para la generación de imágenes a partir de texto.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender las 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.
• Afinar los hiperparámetros para mejorar el rendimiento del modelo y su capacidad de generalización.
• Integrar Stable Diffusion con otros marcos y herramientas de aprendizaje profundo.

Esta formación en vivo con instructor en Santiago (online o presencial) está dirigida a profesionales de ciberseguridad de nivel intermedio a avanzado que deseen elevar sus habilidades en la detección de amenazas impulsada por IA y la respuesta a incidentes.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Implementar algoritmos avanzados de IA para la detección de amenazas en tiempo real.
• Personalizar modelos de IA para desafíos específicos de ciberseguridad.
• Desarrollar flujos de trabajo automatizados para la respuesta a amenazas.
• Proteger las herramientas de seguridad impulsadas por IA contra ataques adversariales.

Esta capacitación en vivo impartida por un instructor <ubic> (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de sistemas embebidos y desarrolladores de IA de nivel intermedio que desean implementar modelos de aprendizaje automático en microcontroladores utilizando TensorFlow Lite y Edge Impulse.

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los fundamentos de TinyML y sus beneficios para aplicaciones de IA en el edge.
• Configurar un entorno de desarrollo para proyectos de TinyML.
• Entrenar, optimizar e implementar modelos de IA en microcontroladores de bajo consumo.
• Utilizar TensorFlow Lite y Edge Impulse para desarrollar aplicaciones de TinyML del mundo real.
• Optimizar los modelos de IA para la eficiencia energética y las limitaciones de memoria.

Esta formación práctica con instructor en Santiago (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de ciberseguridad de nivel principiante que desean aprender cómo aprovechar la IA para mejorar sus capacidades de detección y respuesta ante amenazas.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender las aplicaciones de la IA en ciberseguridad.
• Implementar algoritmos de IA para la detección de amenazas.
• Automatizar la respuesta a incidentes con herramientas de IA.
• Integrar la IA en la infraestructura existente de ciberseguridad.

Esta formación en vivo con instructor en <ubicación> (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 formación en vivo impartida por un instructor en Santiago (en línea o presencial) está dirigida a analistas de datos de nivel intermedio que desean aprender a utilizar RapidMiner para estimar y proyectar valores, así como para emplear herramientas analíticas en la predicción de series temporales.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Aprender a aplicar la metodología CRISP-DM, seleccionar algoritmos de aprendizaje automático adecuados y mejorar la construcción y el rendimiento de los modelos.
• Utilizar RapidMiner para estimar y proyectar valores, y aprovechar las herramientas analíticas para la predicción de series temporales.

Esta formación en vivo con instructor (en línea o presencial) está dirigida a científicos de datos, ingenieros de machine learning e investigadores en visión por computadora que desean aprovechar Stable Diffusion para generar imágenes de alta calidad para diversos casos de uso.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender los principios de Stable Diffusion y su funcionamiento para 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.

Esta formación en vivo, impartida por un instructor, en Santiago (en línea o presencial), está dirigida a ingenieros y científicos de datos de nivel principiante que desean comprender los fundamentos de TinyML, explorar sus aplicaciones y desplegar modelos de IA en microcontroladores.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender los fundamentos de TinyML y su relevancia.
• Desplegar modelos de IA ligeros en microcontroladores y dispositivos de borde.
• Optimizar y ajustar finamente modelos de aprendizaje automático para un bajo consumo de energía.
• Aplicar TinyML en aplicaciones del mundo real, como el reconocimiento de gestos, la detección de anomalías y el procesamiento de audio.

El objetivo de este curso es brindar una competencia general en la aplicación práctica de métodos de Aprendizaje Automático. A través del uso del lenguaje de programación Python y sus diversas bibliotecas, y basándose en una gran cantidad de ejemplos prácticos, este curso enseña cómo utilizar los bloques de construcción más importantes del Aprendizaje Automático, cómo tomar decisiones sobre modelado de datos, interpretar las salidas de los algoritmos y validar los resultados.

Nuestro objetivo es brindarle las habilidades para comprender y utilizar con confianza las herramientas más fundamentales del cajón de herramientas del Aprendizaje Automático y evitar las trampas comunes en las aplicaciones de Ciencias de Datos.

Inteligencia Artificial Aplicada desde cero en Python proporciona a programadores y analistas de datos las técnicas fundamentales para desarrollar soluciones de aprendizaje automático desde su base utilizando Python. Aborda los principios clave del aprendizaje supervisado (clasificación y regresión), el aprendizaje no supervisado (agrupamiento y detección de anomalías) y las arquitecturas avanzadas de redes neuronales. Examina métodos comprobados para trabajar con scikit-learn, Apache Spark MLlib y cuadernos Jupyter, facilitando un desarrollo práctico de IA. Ayuda a los profesionales a implementar modelos de aprendizaje automático aplicables, evaluar las limitaciones de los algoritmos y completar proyectos prácticos para resolver problemas del mundo real.

El Aprendizaje por Refuerzo Profundo (DRL, por sus siglas en inglés) combina los principios del aprendizaje por refuerzo con arquitecturas de aprendizaje profundo para permitir que los agentes tomen decisiones mediante la interacción con su entorno. Es la base de muchos avances modernos en inteligencia artificial, como vehículos autónomos, control de robótica, algoritmos de trading y sistemas de recomendación adaptativos. El DRL permite a un agente artificial aprender estrategias, optimizar políticas y tomar decisiones autónomas basadas en prueba y error mediante el aprendizaje con recompensas.

Esta formación práctica impartida por instructores (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores y científicos de datos de nivel intermedio que desean aprender y aplicar técnicas de Aprendizaje por Refuerzo Profundo para construir agentes inteligentes capaces de tomar decisiones autónomas en entornos complejos.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender las bases teóricas y los principios matemáticos del Aprendizaje por Refuerzo.
• Implementar algoritmos clave de RL, incluidos Q-Learning, Gradientes de Política y métodos 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

• Clase interactiva y discusión guiada.
• Ejercicios prácticos e implementaciones reales.
• Demonstraciones 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 transforma la estrategia digital, la automatización y la toma de decisiones en las operaciones empresariales. Se examinan conceptos clave 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 áreas como la comunicación, la percepción y la acción autónoma. Este curso guía a directivos y arquitectos para evaluar oportunidades de transformación impulsadas por la IA, analizar tendencias tecnológicas emergentes e integrar soluciones inteligentes prácticas que aceleren la agilidad del negocio.

Este curso aborda el uso de la IA (con énfasis en el Aprendizaje Automático y el Aprendizaje Profundo) en la industria automotriz. Ayuda a determinar qué tecnologías pueden utilizarse —potencialmente— en múltiples escenarios dentro de un vehículo: desde automatización básica y reconocimiento de imágenes, hasta la toma de decisiones autónomas.

Este programa de 8 días ofrece un recorrido completo, partiendo de sólidos fundamentos de desarrollo en Python hasta el diseño avanzado de sistemas de IA. Los participantes desarrollarán prácticas disciplinadas de codificación, dominarán métodos de aprendizaje estadístico y profundo, y construirán sistemas generativos e impulsados por agentes listos para producción. El enfoque se centra en la confiabilidad, evaluación, seguridad y despliegue real, más allá de la mera experimentación.

Una 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), las cuales son una implementación de la IA. El Aprendizaje Profundo es un subconjunto del ML.

Eleva tu expertise en ciencia de datos con este curso integral de Machine Learning que cubre algoritmos centrales como Naive Bayes, Árboles de Decisión, Redes Neuronales, Máquinas de Vector de Soporte y técnicas de Clustering. Adquiere experiencia práctica combinando fundamentos teóricos con aplicaciones reales mediante ejemplos del mundo real. Ideal para analistas de datos, ingenieros de software, entusiastas de la inteligencia artificial y profesionales empresariales que buscan aplicar soluciones de machine learning. Domina las métricas de rendimiento de clasificación, validación cruzada, el trade-off entre sesgo y varianza, y los fundamentos del deep learning para construir modelos predictivos robustos.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Santiago (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 por computadora, minería de datos y bioinformática.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

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

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Santiago (en línea o presencial) está dirigida a científicos de datos que desean utilizar TensorFlow para analizar datos potenciales de fraude.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

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

El aprendizaje automático es una rama de la Inteligencia Artificial en la que las computadoras tienen la capacidad de aprender sin estar programadas explícitamente.

El aprendizaje profundo es un subcampo del aprendizaje automático que utiliza métodos basados en el aprendizaje de representaciones y estructuras de datos, como las redes neuronales.

Python es un lenguaje de programación de alto nivel famoso por su sintaxis clara y la legibilidad de su código.

En este curso en vivo con instructor, los participantes aprenderán cómo implementar modelos de aprendizaje profundo para telecomunicaciones utilizando Python, mientras avanzan en la creación de un modelo de riesgo crediticio basado en aprendizaje profundo.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes serán capaces de:

• Comprender los conceptos fundamentales del aprendizaje profundo.
• Conocer las aplicaciones y usos del aprendizaje profundo en telecomunicaciones.
• Utilizar Python, Keras y TensorFlow para crear modelos de aprendizaje profundo para telecomunicaciones.
• Desarrollar su propio modelo de predicción de cancelación de clientes (churn) basado en aprendizaje profundo utilizando Python.

Formato del Curso

• Conferencia interactiva y discusión.
• Numerosos ejercicios y prácticas.
• Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contáctenos para coordinarlo.

Esta capacitación práctica y guiada por instructores está diseñada como una continuación natural del curso Python for Data Analysis.

Presenta a los participantes los conceptos fundamentales del Machine Learning y muestra cómo pueden aplicarse directamente en tareas de análisis de datos, como predicción, clasificación y segmentación.

El enfoque está en comprender cómo funciona el Machine Learning en la práctica, utilizando herramientas familiares como Python, Pandas y Jupyter Notebook, sin requerir conocimientos matemáticos avanzados.

Este curso impartido por un instructor, con formación en vivo Santiago (en línea o presencial), está dirigido a ingenieros que deseen evaluar los enfoques y herramientas disponibles actualmente para tomar una decisión informada sobre el camino a seguir al adoptar MLOps dentro de su organización.

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Instalar y configurar diversos frameworks y herramientas de MLOps.
• Formar el equipo adecuado con las habilidades necesarias para construir y soportar un sistema de MLOps.
• Preparar, validar y versionar datos para su uso por modelos de ML.
• Comprender los componentes de un Pipeline de ML y las herramientas necesarias para construir uno.
• Experimentar con diferentes frameworks y servidores de machine learning para el despliegue en producción.
• Operacionalizar todo el proceso de Machine Learning de manera que sea reproducible y mantenible.

Esta formación en vivo dirigida por un instructor en Santiago (en línea o presencial) está dirigida a analistas de datos, desarrolladores o aspirantes a científicos de datos con nivel intermedio que deseen aplicar técnicas de aprendizaje automático en Python para extraer conocimientos, realizar predicciones y automatizar decisiones basadas en datos.

Al finalizar este curso, los participantes serán capaces de:

• Comprender y diferenciar los paradigmas clave del aprendizaje automático.
• Explorar técnicas de preprocesamiento de datos y métricas de evaluación de modelos.
• Aplicar algoritmos de aprendizaje automático para resolver problemas reales de datos.
• Utilizar bibliotecas de Python y cuadernos Jupyter para el desarrollo práctico.
• Construir modelos para predicción, clasificación, recomendación y agrupamiento.

Esta formación en vivo dirigida por instructores en <ubicación> (en línea o presencial) está orientada a desarrolladores y científicos de datos que desean utilizar TensorFlow 2.x para construir predictores, clasificadores, modelos generativos, redes neuronales, entre otros.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

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

Este curso comienza proporcionándote conocimientos conceptuales sobre redes neuronales y, en general, sobre algoritmos de aprendizaje automático, 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, etc.

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

La Parte 3 (40%) de la formación se basará extensamente en TensorFlow, la API de la biblioteca de código abierto de Google para el aprendizaje profundo. Los ejemplos y ejercicios prácticos se realizarán todos en TensorFlow.

Público objetivo

Este curso está dirigido a ingenieros que buscan utilizar TensorFlow para sus proyectos de Aprendizaje Profundo.

Tras completar este curso, los participantes:

• tendrán una buena comprensión de las redes neuronales profundas (DNN), CNN y RNN.
• comprenderán la estructura y los mecanismos de despliegue de TensorFlow.
• podrán realizar tareas de instalación, configuración del entorno de producción y arquitectura.
• podrán evaluar la calidad del código, realizar depuración y monitoreo.
• serán capaces de implementar características avanzadas de producción como el entrenamiento de modelos, la construcción de gráficos y el registro (logging).