Dominio de la Ingeniería de IA: Desde el Desarrollo en Python hasta Sistemas de IA listos para Producción

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.

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.

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.

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.

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.

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 formación en vivo impartida por un instructor en Chile (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.

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.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Chile (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.

Kubeflow es una plataforma de código abierta diseñada para agilizar la construcción, el entrenamiento y la implementación de cargas de trabajo de aprendizaje automático en Kubernetes.

Esta capacitación en vivo, dirigida por instructores (en línea o presencial), está orientada a profesionales de nivel inicial a intermedio que deseen construir flujos de trabajo de ML confiables utilizando Kubeflow.

Al completar esta capacitación, los asistentes adquirirán las habilidades para:

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

Formato del Curso

• Presentaciones guiadas y discusiones colaborativas.
• Laboratorios prácticos con componentes reales de Kubeflow.
• Ejercicios prácticos para construir flujos de trabajo de ML de principio a fin.

Opciones de Personalización del Curso

• Se pueden coordinar versiones personalizadas de esta capacitación para que se alineen con el stack de tecnología y los requisitos del proyecto de su equipo.

Esta capacitación guiada por instructor, en vivo en Chile (en línea o en persona), está dirigida a desarrolladores y científicos de datos que desean construir, implementar y gestionar flujos de trabajo de aprendizaje automático en Kubernetes.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Instalar y configurar Kubeflow en entornos locales (on-premise) y en la nube.
• Construir, implementar y gestionar flujos de trabajo de ML basados en contenedores Docker y Kubernetes.
• Ejecutar pipelines completos de aprendizaje automático en diversas arquitecturas y entornos de nube.
• Utilizar Kubeflow para generar y gestionar notebooks de Jupyter.
• Construir cargas de trabajo de entrenamiento de ML, ajuste de hiperparámetros e inferencia (serving) en múltiples plataformas.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Chile (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.

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).

Este taller práctico impartido por un instructor en Chile (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.