Los cursos de capacitación de redes neuronales en vivo, en línea o en el sitio, dirigidos por un instructor, demuestran a través de debates interactivos y prácticas prácticas cómo construir redes neuronales utilizando una serie de herramientas y bibliotecas, en su mayoría de código abierto, así como también cómo utilizar el poder del hardware avanzado (GPU). ) y técnicas de optimización que involucran computación distribuida y big data. Nuestros cursos de redes neuronales se basan en lenguajes de programación populares como Python, Java, lenguaje R y potentes bibliotecas, como TensorFlow, Torch, Caffe, Theano y más. Nuestros cursos de redes neuronales cubren tanto la teoría como la implementación utilizando una serie de implementaciones de redes neuronales, como redes neuronales profundas (DNN), redes neuronales convolucionales (CNN) y redes neuronales recurrentes (RNN). El entrenamiento de redes neuronales está disponible como "entrenamiento en vivo en el sitio" o "entrenamiento remoto en vivo". El entrenamiento en vivo en línea (también conocido como "entrenamiento remoto en vivo") se lleva a cabo a través de un escritorio remoto interactivo. El entrenamiento en vivo en el sitio se puede llevar a cabo localmente en las instalaciones del cliente en Santiago o en los centros de entrenamiento corporativos de NobleProg en Santiago. NobleProg: su proveedor local de capacitación
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.
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Santiago (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel avanzado que deseen explorar técnicas XAI de última generación para modelos de aprendizaje profundo, con un enfoque en la construcción de sistemas de IA interpretables.
Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:
Comprenda los desafíos de la explicabilidad en el aprendizaje profundo.
Implementar técnicas avanzadas de XAI para redes neuronales.
Interprete las decisiones tomadas por los modelos de aprendizaje profundo.
Evalúe las compensaciones entre el rendimiento y la transparencia.
Este es un curso de 4 días que presenta la IA y su aplicación utilizando el lenguaje de programación Python. Existe la opción de tener un día adicional para realizar un proyecto de IA al finalizar este curso.
Aprendizaje por Refuerzo Profundo (DRL) combina los principios del aprendizaje por refuerzo con arquitecturas de aprendizaje profundo para permitir que los agentes tomen decisiones a través de la interacción con sus entornos. Subyace muchos avances modernos en IA, como vehículos autónomos, control robótico, negociación algorítmica y sistemas de recomendación adaptativos. DRL permite que un agente artificial aprenda estrategias, optimice políticas y tome decisiones autónomas basadas en ensayo y error utilizando el aprendizaje basado en recompensas.
Esta formación dirigida por un instructor (en línea o presencial) está destinada a desarrolladores y científicos de datos de nivel intermedio que deseen aprender y aplicar técnicas de Aprendizaje por Refuerzo Profundo para construir agentes inteligentes capaces de tomar decisiones autónomas en entornos complejos.
Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:
Comprender las bases teóricas y principios matemáticos del Aprendizaje por Refuerzo.
Implementar algoritmos clave de RL, incluyendo Q-Learning, Gradientes de Política y métodos Actor-Critic.
Construir y entrenar agentes de Aprendizaje por Refuerzo Profundo usando TensorFlow o PyTorch.
Aplicar DRL a aplicaciones del mundo real, como juegos, robótica y optimización de decisiones.
Solucionar problemas, visualizar y optimizar el rendimiento del entrenamiento usando herramientas modernas.
Formato del Curso
Conferencia interactiva y discusión guiada.
Ejercicios prácticos e implementaciones prácticas.
Demostraciones de codificación en vivo y aplicaciones basadas en proyectos.
Opciones de Personalización del Curso
Para solicitar una versión personalizada de este curso (por ejemplo, usando PyTorch en lugar de TensorFlow), por favor contáctenos para hacer los arreglos.
Este curso ha sido creado para gerentes, arquitectos de soluciones, oficiales de innovación, CTOs, arquitectos de software y cualquier persona interesada en una visión general de la inteligencia artificial aplicada y el pronóstico más cercano sobre su desarrollo.
Este curso cubre la IA (enfatizando Machine Learning y Deep Learning) en Automotive Industria. Ayuda a determinar qué tecnología se puede utilizar (potencialmente) en múltiples situaciones de un automóvil: desde la simple automatización, el reconocimiento de imágenes hasta la toma de decisiones autónoma.
Esta formación en vivo dirigida por un instructor en Santiago (en línea o presencial) está destinada a participantes de nivel principiante que desean aprender conceptos esenciales de probabilidad, estadística, programación y aprendizaje automático, y aplicarlos al desarrollo de IA.
Al finalizar esta formación, los participantes podrán:
Entender conceptos básicos de probabilidad y estadística, y aplicarlos a escenarios del mundo real.
Escribir y entender código de programación procedimental, funcional y orientado a objetos.
Implementar técnicas de aprendizaje automático como clasificación, agrupamiento y redes neuronales.
Desarrollar soluciones de IA utilizando motores de reglas y sistemas expertos para resolver problemas.
La Red Neuronal Artificial es un modelo de datos computacional utilizado en el desarrollo de Artificial Intelligence (AI) sistemas capaces de realizar tareas "inteligentes". Neural Networks se utilizan comúnmente en aplicaciones Machine Learning (ML), que a su vez son una implementación de la IA. Deep Learning es un subconjunto de ML.
Este es un curso de 4 días que presenta la IA y su aplicación. Existe la opción de tener un día adicional para realizar un proyecto de IA al finalizar este curso.
Esta formación en vivo dirigida por un instructor en Santiago (en línea o presencial) está destinada a científicos de datos y estadísticos de nivel intermedio que desean preparar datos, construir modelos y aplicar técnicas de aprendizaje automático efectivamente en sus dominios profesionales.
Al finalizar esta formación, los participantes podrán:
Comprender e implementar diversos algoritmos de Machine Learning.
Preparar datos y modelos para aplicaciones de aprendizaje automático.
Efectuar análisis post hoc y visualizar resultados de manera efectiva.
Aplicar técnicas de aprendizaje automático a escenarios reales específicos del sector.
La 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), que a su vez son una implementación de la IA. El Aprendizaje Profundo es un subconjunto del ML.
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Santiago (en línea o presencial) está dirigida a investigadores y desarrolladores que desean usar Chainer para construir y entrenar redes neuronales en Python mientras hacen que el código sea fácil de depurar.
Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:
Configure el entorno de desarrollo necesario para comenzar a desarrollar modelos de redes neuronales.
Defina e implemente modelos de redes neuronales utilizando un código fuente comprensible.
Ejecute ejemplos y modifique los algoritmos existentes para optimizar los modelos de entrenamiento de aprendizaje profundo mientras aprovecha los GPUs para un alto rendimiento.
Esta capacitación en vivo dirigida 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 artificial, minería de datos y bioinformática.
Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:
Aplicar métodos estadísticos básicos al reconocimiento de patrones.
Utilice modelos clave como redes neuronales y métodos de kernel para el análisis de datos.
Implementar técnicas avanzadas para la resolución de problemas complejos.
Mejore la precisión de la predicción mediante la combinación de diferentes modelos.
La inteligencia artificial, después de haber molestó a muchos campos científicos, comenzó a revolucionar una amplia gama de sectores económicos (industria, la medicina, comunicaciones, etc.). Sin embargo, su presentación en los principales medios de comunicación a menudo es una fantasía, muy lejos de lo que realmente son las áreas de aprendizaje automático y Deep aprendizaje. El objetivo de esta formación es proporcionar a los ingenieros con conocimientos de computación (incluyendo la programación de software basado en) una introducción al aprendizaje profundo y sus diferentes áreas de especialización y por lo tanto las principales arquitecturas de red existentes Hoy. Si los fundamentos matemáticos se recuerdan durante el curso, se recomienda un tipo de nivel de alcoholemia matemática + 2 para una mayor comodidad. Es posible en absoluto ignorar el eje matemático para mantener sólo una visión "sistema", pero este enfoque limita en gran medida su comprensión del tema.
En este curso dirigido por un instructor y en vivo, los participantes aprenderán a utilizar Matlab para diseñar, construir y visualizar una red neuronal convolucional para el reconocimiento de imágenes.
Al final de este entrenamiento, los participantes serán capaces de:
Construir un modelo de aprendizaje profundo
Automatizar la etiquetación de datos
Trabajar con modelos de Caffe y TensorFlow-Keras
Entrenar datos utilizando múltiples GPUs, la nube o clústeres
Público objetivo
Desarrolladores
Ingenieros
Expertos en dominio
Formato del curso
Parte exposición, parte discusión, ejercicios y mucha práctica hands-on
Esta sesión de capacitación en el aula contendrá presentaciones y ejemplos basados en computadora y ejercicios de estudio de casos para realizar con bibliotecas de redes neuronales y profundas relevantes
En este entrenamiento guiado por un instructor en Santiago, los participantes aprenderán cómo aprovechar las innovaciones en procesadores TPU para maximizar el rendimiento de sus propias aplicaciones de IA.
Al final del entrenamiento, los participantes podrán:
Entrenar diversos tipos de redes neuronales con grandes cantidades de datos.
Utilizar TPUs para acelerar el proceso de inferencia hasta en dos órdenes de magnitud.
Utilizar TPUs para procesar aplicaciones intensivas como búsqueda de imágenes, visión en la nube y fotos.
Este curso comienza brindándole conocimientos conceptuales sobre redes neuronales y, en general, sobre algoritmos de aprendizaje automático y aprendizaje profundo (algoritmos y aplicaciones).
La parte 1 (40%) de este entrenamiento se centra más en los fundamentos, pero ayudará a elegir la tecnología adecuada: TensorFlow, Caffe, Theano, DeepDrive, Keras, etc.
La parte 2 (20%) del entrenamiento introduce Theano, una biblioteca de Python que facilita la escritura de modelos de aprendizaje profundo.
La parte 3 (40%) del entrenamiento se basará extensivamente en TensorFlow, la API de segunda generación de la biblioteca de software de código abierto de Google para el Aprendizaje Profundo. Todos los ejemplos y prácticas se realizarán utilizando TensorFlow.
Audiencia
Este curso está destinado a ingenieros que deseen utilizar TensorFlow en sus proyectos de Aprendizaje Profundo.
Al completar este curso, los participantes podrán:
Tener un buen entendimiento sobre redes neuronales profundas (DNN), CNN y RNN
Comprender la estructura y los mecanismos de implementación de TensorFlow
Ejecutar tareas de instalación, configuración del entorno de producción y arquitectura
Evaluar la calidad del código, realizar depuración y monitoreo
Implementar producciones avanzadas como el entrenamiento de modelos, construcción de grafos y registro
Leer más...
Última Actualización:
Testimonios (6)
Hunter es fabuloso, muy atractivo, extremadamente conocedor y agradable. Muy bien hecho.
Rick Johnson - Laramie County Community College
Curso - Artificial Intelligence (AI) Overview
Traducción Automática
El entrenador era un profesional en el campo del tema y relacionó excelentemente la teoría con la aplicación.
Fahad Malalla - Tatweer Petroleum
Curso - Applied AI from Scratch in Python
Traducción Automática
Very flexible.
Frank Ueltzhoffer
Curso - Artificial Neural Networks, Machine Learning and Deep Thinking
Traducción Automática
I liked the new insights in deep machine learning.
Josip Arneric
Curso - Neural Network in R
Traducción Automática
Ann created a great environment to ask questions and learn. We had a lot of fun and also learned a lot at the same time.
Gudrun Bickelq
Curso - Introduction to the use of neural networks
Traducción Automática
It was very interactive and more relaxed and informal than expected. We covered lots of topics in the time and the trainer was always receptive to talking more in detail or more generally about the topics and how they were related. I feel the training has given me the tools to continue learning as opposed to it being a one off session where learning stops once you've finished which is very important given the scale and complexity of the topic.
Jonathan Blease
Curso - Artificial Neural Networks, Machine Learning, Deep Thinking
Cursos de Fin de Semana de Red Neuronal Artificial en Santiago, Capacitación por la Tarde de Red Neuronal Artificial en Santiago, Red Neuronal Artificial con instructor en Santiago, Capacitación de Fin de Semana de Red Neuronal Artificial en Santiago, Red Neuronal Artificial boot camp en Santiago, Clases Particulares de Red Neuronal Artificial en Santiago, Capacitador de Red Neuronal Artificial en Santiago, Red Neuronal Artificial coaching en Santiago, Red Neuronal Artificial en sitio en Santiago, Cursos de Formación de Red Neuronal Artificial en Santiago, Instructor de Red Neuronal Artificial en Santiago, Cursos por la Tarde de Red Neuronal Artificial en Santiago, Cursos Privados de Red Neuronal Artificial en Santiago, Clases de Red Neuronal Artificial en SantiagoCursos de Fin de Semana de Neural Networks en Santiago, Capacitación por la Tarde de Neural Networks en Santiago, Neural Networks con instructor en Santiago, Capacitación de Fin de Semana de Neural Networks en Santiago, Cursos de Formación de Neural Networks en Santiago, Clases Particulares de Neural Networks en Santiago, Capacitador de Neural Networks en Santiago, Neural Networks boot camp en Santiago, Neural Networks en sitio en Santiago, Neural Networks coaching en Santiago, Clases de Neural Networks en Santiago, Cursos por la Tarde de Neural Networks en Santiago, Instructor de Neural Networks en Santiago, Cursos Privados de Neural Networks en Santiago
