Nuestras sesiones de capacitación en vivo sobre Redes Neuronales, ya sean online o presenciales, dirigidas por instructores, demuestran mediante discusiones interactivas y prácticas hands-on cómo construir Redes Neuronales utilizando una serie de kits de herramientas y bibliotecas, en su mayoría de código abierto. También exploramos cómo aprovechar el poder del hardware avanzado (GPUs) y técnicas de optimización que involucran la computación distribuida y los big data. Nuestros cursos de Redes Neuronales se basan en lenguajes de programación populares como Python, Java y R, así como en potentes bibliotecas, incluyendo TensorFlow, Torch, Caffe, Theano y más. Estos cursos cubren tanto la teoría como la implementación utilizando diversas arquitecturas de redes neuronales, como las Redes Neuronales Profundas (DNN), las Redes Neuronales Convolucionales (CNN) y las Redes Neuronales Recurrentes (RNN).
La capacitación en Redes Neuronales está disponible como "capacitación en vivo online" o "capacitación en vivo presencial". La capacitación en vivo online (también conocida como "capacitación en vivo remota") se lleva a cabo a través de un escritorio remoto interactivo. La capacitación en vivo presencial puede realizarse localmente en las instalaciones del cliente en Santiago o en los centros de capacitación corporativa de NobleProg en Santiago.
El centro tiene su propio estacionamiento subterráneo seguro y está protegido 24 horas con circuito cerrado de televisión. Está a sólo unos minutos caminando desde la estación de metro subterránea. El aeropuerto Internacional Arturo Benítez Meriono está a 26 km de distancia.
El Centro Vitacura, en Santiago esta ubicado en el piso 15 de uno de los edificios más nuevos de gran altura en la ciudad, situado cerca de El Bosque, un distrito de negocios atractivo y residencial, y junto al World Trade Center de Santiago. El centro tiene su propia barra de café y estacionamiento subterráneo vigilado. Hay buenas conexiones de transporte público, y el aeropuerto internacional está a 40 minutos en auto.
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 práctica en Santiago ayuda a los programadores a construir modelos de IA desde cero utilizando Python. Dominará el aprendizaje supervisado, las redes neuronales y las técnicas no supervisadas utilizando scikit-learn y Apache Spark. Se centra en ejercicios prácticos con Jupyter para la resolución de problemas del mundo real.
This instructor-led training in Santiago covers the theoretical foundations and practical implementation of Deep Reinforcement Learning using Python. Participants will build and train DRL agents with TensorFlow or PyTorch, applying key algorithms like DQN and PPO to solve complex real-world problems.
Una capacitación introductoria en Santiago que explora los fundamentos de la IA, desde los agentes inteligentes hasta el aprendizaje automático. Equipa a los directivos y arquitectos para evaluar las tendencias emergentes de la IA, integrar soluciones prácticas y acelerar la agilidad del negocio mediante estrategias automatizadas.
Descubre cómo Machine Learning y Deep Learning están transformando el sector automotriz. Este curso Santiago cubre conceptos fundamentales, desde la automatización simple hasta la toma de decisiones autónomas, incluyendo redes neuronales y ejemplos prácticos con TensorFlow para aplicaciones del mundo real.
Este programa de tres días en Santiago abarca la teoría y la práctica de las Redes Neuronales Artificiales, el Machine Learning y el Deep Learning. Los participantes explorarán arquitecturas de red, mecanismos de aprendizaje y fundamentos matemáticos, avanzando desde perceptrones básicos hasta técnicas avanzadas de deep learning.
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.
This 35-hour course in Santiago covers deep neural network fundamentals, including CNNs, RNNs, and generative models like GANs. Participants gain hands-on experience with Theano and TensorFlow, learning to build, train, and deploy production-grade deep learning models for real-world applications.
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Última Actualización:
Reseñas (3)
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
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
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