Visión por computadora con Python

Este curso intensivo y práctico abarca técnicas avanzadas de Python, mejores prácticas de ingeniería y patrones de diseño comúnmente utilizados para construir aplicaciones Python mantenibles, comprobables y de alto rendimiento. Se enfatiza el uso de herramientas modernas, tipado, modelos de concurrencia, patrones de arquitectura y flujos de trabajo listos para la implementación en producción.

Esta formación en vivo y dirigida por un instructor (en línea o presencial) está orientada a desarrolladores Python de nivel intermedio a avanzado que desean adoptar prácticas y patrones profesionales para sistemas Python de grado productivo.

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Aplicar el tipado de Python, dataclasses y verificación de tipos para aumentar la fiabilidad del código.
• Utilizar patrones de diseño y principios de arquitectura para estructurar aplicaciones robustas.
• Implementar correctamente la concurrencia y paralelismo utilizando asyncio y multiprocessing.
• Construir código bien probado con pytest, pruebas basadas en propiedades y pipelines de CI.
• Perfilan, optimizar y endurecer aplicaciones Python para su uso en producción.
• Empaquetar, distribuir e implementar proyectos Python utilizando herramientas modernas y contenedores.

Formato del Curso

• Lecciones interactivas y demostraciones cortas.
• Laboratorios prácticos y ejercicios de codificación cada día.
• Proyecto integrador final que combina patrones, pruebas e implementación.

Opciones de Personalización del Curso

• Para solicitar una capacitación personalizada o un área de enfoque específica (datos, web o infraestructura), contáctenos para coordinarlo.

Este curso enseña técnicas prácticas de ingeniería para diseñar, construir, probar y desplegar sistemas autónomos (agentes) utilizando Python. Cubre el ciclo del agente, integraciones de herramientas, gestión de memoria y estado, patrones de orquestación, controles de seguridad y consideraciones para entornos productivos.

Esta capacitación en vivo con instructor (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de ML de nivel intermedio a avanzado, desarrolladores de IA e ingenieros de software que desean construir agentes autónomos robustos y listos para producción utilizando Python.

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Diseñar e implementar el ciclo del agente y flujos de trabajo de toma de decisiones.
• Integrar herramientas y APIs externas para extender las capacidades del agente.
• Implementar arquitecturas de memoria a corto y largo plazo para agentes.
• Coordinar orquestaciones multipaso y la composibilidad de agentes.
• Aplicar mejores prácticas de seguridad, control de acceso y observabilidad para agentes desplegados.

Formato del Curso

• Clase interactiva y discusión.
• Laboratorios prácticos construyendo agentes con Python y SDKs populares.
• Ejercicios basados en proyectos que producen prototipos desplegables.

Opciones de Personalización del Curso

• Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, contáctenos para coordinarlo.

Explora enfoques prácticos de la Ciencia de Datos e IA con Python, capacitando a los profesionales con las habilidades necesarias para explorar datos, construir modelos de aprendizaje automático y desplegar aplicaciones basadas en IA en entornos empresariales. Aborda los flujos de trabajo CRISP-DM, análisis estadístico, aprendizaje supervisado y no supervisado, aprendizaje profundo con Tensorflow, procesamiento del lenguaje natural, big data con Spark y narración de historias basada en datos. Ideal para principiantes que buscan una certificación en ciencia de datos con Python y formación analítica orientada a la inserción laboral.

La Inteligencia Artificial con Python implica el desarrollo de sistemas inteligentes utilizando la amplia gama de bibliotecas de IA y aprendizaje automático que ofrece el ecosistema de Python.

Esta formación, impartida por instructores (en línea o presencial), está dirigida a programadores de Python de nivel intermedio que deseen diseñar, implementar y desplegar soluciones de IA utilizando este lenguaje.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Implementar algoritmos de IA usando las bibliotecas principales de inteligencia artificial de Python.
• Trabajar con modelos de aprendizaje supervisado, no supervisado y por refuerzo.
• Integrar soluciones de IA en aplicaciones y flujos de trabajo existentes.
• Evaluar el rendimiento de los modelos y optimizarlos para mejorar la precisión y eficiencia.

Formato del curso

• Ponencias interactivas y debates.
• Abundancia de ejercicios y práctica.
• 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 organizarla.

El SDK CANN (Compute Architecture for Neural Networks) proporciona potentes herramientas de implementación y optimización para aplicaciones de IA en tiempo real en visión por computadora y PLN, especialmente en hardware Huawei Ascend.

Esta formación en vivo con instructor (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de la IA de nivel intermedio que desean construir, implementar y optimizar modelos de visión y lenguaje para casos de uso de producción utilizando el SDK CANN.

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Implementar y optimizar modelos CV y PLN utilizando CANN y AscendCL.
• Utilizar las herramientas CANN para convertir modelos e integrarlos en canales en vivo.
• Optimizar el rendimiento de la inferencia para tareas como detección, clasificación y análisis de sentimiento.
• Construir canales CV/PLN en tiempo real para escenarios de implementación en edge o en la nube.

Formato del curso

• Conferencia interactiva y demostración.
• Laboratorio práctico con implementación de modelos y análisis de rendimiento.
• Diseño de canales en vivo utilizando casos de uso reales de CV y PLN.

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una formación personalizada para este curso, contáctenos para coordinarla.

Esta capacitación en vivo impartida por un instructor en Chile (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores de IA y ingenieros de visión por computadora de nivel intermedio que desean construir sistemas visuales robustos para aplicaciones de conducción autónoma.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Comprender los conceptos fundamentales de la visión por computadora en vehículos autónomos.
• Implementar algoritmos para la detección de objetos, detección de carriles y segmentación semántica.
• Integrar sistemas visuales con otros subsistemas del vehículo autónomo.
• Aplicar técnicas de aprendizaje profundo para tareas avanzadas de percepción.
• Evaluar el rendimiento de los modelos de visión por computadora en escenarios del mundo real.

Esta formación en vivo con instructor en Chile (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.

Esta formación práctica impartida por un instructor en Chile (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores de Python y analistas de datos de nivel intermedio que deseen mejorar sus habilidades en análisis y manipulación de datos utilizando Pandas y NumPy.

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Configurar un entorno de desarrollo que incluya Python, Pandas y NumPy.
• Crear una aplicación de análisis de datos utilizando Pandas y NumPy.
• Realizar operaciones avanzadas de transformación, ordenamiento y filtrado de datos.
• Ejecutar operaciones de agregación y analizar datos de series temporales.
• Visualizar datos mediante Matplotlib y otras bibliotecas de visualización.
• Depurar y optimizar el código de análisis de datos.

Esta capacitación en vivo impartida por un instructor en Chile (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de visión por computadora de nivel intermedio a avanzado, desarrolladores de IA y profesionales de IoT que deseen implementar y optimizar modelos de visión por computadora para el procesamiento en tiempo real en dispositivos periféricos.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Comprender los fundamentos de Edge AI y sus aplicaciones en visión por computadora.
• Desplegar modelos de aprendizaje profundo optimizados en dispositivos periféricos para el análisis de imágenes y video en tiempo real.
• Utilizar frameworks como TensorFlow Lite, OpenVINO y NVIDIA Jetson SDK para el despliegue de modelos.
• Optimizar modelos de IA para lograr mayor rendimiento, eficiencia energética e inferencia con baja latencia.

Esta capacitación práctica impartida por un instructor en Chile (en línea o presencial) está dirigida a personal de las fuerzas de orden con nivel básico que desea pasar del dibujo facial manual al uso de herramientas de IA para desarrollar sistemas de reconocimiento facial.

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los fundamentos de la Inteligencia Artificial y el Aprendizaje Automático.
• Aprender los conceptos básicos del procesamiento digital de imágenes y su aplicación en el reconocimiento facial.
• Desarrollar habilidades para utilizar herramientas y marcos de trabajo de IA con el fin de crear modelos de reconocimiento facial.
• Adquirir experiencia práctica en la creación, entrenamiento y prueba de sistemas de reconocimiento facial.
• Comprender las consideraciones éticas y las mejores prácticas en el uso de la tecnología de reconocimiento facial.

Este entrenamiento en vivo y dirigido por instructores (en línea o presencial) está dirigido a desarrolladores que deseen utilizar la pila FARM (FastAPI, React y MongoDB) para construir aplicaciones web dinámicas, de alto rendimiento y escalables.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes podrán:

• Configurar el entorno de desarrollo necesario que integre FastAPI, React y MongoDB.
• Comprender los conceptos clave, las características y los beneficios de la pila FARM.
• Aprender a construir APIs REST con FastAPI.
• Aprender a diseñar aplicaciones interactivas con React.
• Desarrollar, probar e implementar aplicaciones (frontend y backend) utilizando la pila FARM.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en <ubicación> (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores que desean utilizar FastAPI junto con Python para crear, probar e implementar APIs RESTful de manera más sencilla y rápida.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Configurar el entorno de desarrollo necesario para crear APIs con Python y FastAPI.
• Crear APIs de forma más rápida y sencilla utilizando la biblioteca FastAPI.
• Aprender a crear modelos de datos y esquemas basados en Pydantic y OpenAPI.
• Conectar APIs a una base de datos utilizando SQLAlchemy.
• Implementar seguridad y autenticación en las APIs mediante las herramientas de FastAPI.
• Construir imágenes de contenedores e implementar APIs web en un servidor en la nube.

Esta formación práctica impartida por instructores en Chile (en línea o presencial) está dirigida a investigadores y profesionales de laboratorio con conocimientos desde nivel principiante hasta intermedio que deseen procesar y analizar imágenes relacionadas con tejidos histológicos, células sanguíneas, algas y otras muestras biológicas.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Navegar por la interfaz de Fiji y utilizar las funciones principales de ImageJ.
• Preprocesar y mejorar imágenes científicas para facilitar su análisis.
• Analizar imágenes de manera cuantitativa, incluyendo el conteo de células y la medición de áreas.
• Automatizar tareas repetitivas mediante macros y complementos (plugins).
• Personalizar flujos de trabajo para satisfacer necesidades específicas de análisis de imágenes en investigaciones biológicas.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Chile (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel intermedio que deseen utilizar Vision Builder AI para diseñar, implementar y optimizar sistemas de inspección automatizada para procesos de tecnología de montaje superficial (SMT).

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Configurar y establecer inspecciones automatizadas utilizando Vision Builder AI.
• Adquirir y preprocesar imágenes de alta calidad para su análisis.
• Implementar decisiones basadas en lógica para la detección de defectos y la validación del proceso.
• Generar informes de inspección y optimizar el rendimiento del sistema.

Esta formación práctica, impartida por instructores en <ubicación> (en línea o presencial), está dirigida a desarrolladores, investigadores y científicos de datos con conocimientos intermedios a avanzados que desean aprender a implementar la detección de objetos en tiempo real utilizando YOLOv7.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender los conceptos fundamentales de la detección de objetos.
• Instalar y configurar YOLOv7 para tareas de detección de objetos.
• Entrenar y probar modelos personalizados de detección de objetos usando YOLOv7.
• Integrar YOLOv7 con otros frameworks y herramientas de visión por computadora.
• Solucionar problemas comunes relacionados con la implementación de YOLOv7.