Los cursos de capacitación en vivo Machine Learning (ML) en línea o presenciales, dirigidos por instructores, demuestran a través de la práctica cómo aplicar técnicas y herramientas de aprendizaje automático para resolver problemas del mundo real en diversas industrias. Los cursos de ML de NobleProg cubren diferentes lenguajes de programación y marcos, incluidos Python, lenguaje R y Matlab. Machine Learning se ofrecen cursos para una serie de aplicaciones de la industria, incluyendo Finance, Banca y Seguros y cubren los fundamentos de Machine Learning, así como enfoques más avanzados como Deep Learning.
Machine Learning La formación está disponible como "Formación en vivo en línea" o "Formación en directo in situ". La capacitación en vivo en línea (también conocida como "capacitación remota en vivo") se lleva a cabo a través de un escritorio remoto interactivo. La capacitación en vivo in situ se puede llevar a cabo localmente en las instalaciones del cliente en Ciudad de Guatemala o en los centros de capacitación corporativos de NobleProg en Ciudad de Guatemala.
NobleProg -- Su proveedor local de capacitación
Guatemala - Europlaza
5a Avenida 5-55 Zona 14, Ciudad de Guatemala, Guatemala, 1014
El Centro Europlaza Guatemala se encuentra en el segundo piso de una de las cuatro modernas torres de 19 pisos que conforman el Europlaza World Business Complex. El Centro Europlaza Guatemala es conveniente para las conexiones de transporte público, incluido el sistema de autobuses nuevos Transmetro introducido para mejorar la circulación, y el centro de la ciudad está a sólo 10 minutos.
Guatemala - Torre Citibank
3a avenida 13-78, zona 10 , Ciudad de Guatemala, Guatemala, 01010
Disfrute de un acceso fácil al Torre Citibank mediante transporte público o en automóvil, con estacionamiento disponible en el lugar. Además, disfrute de un viaje sin problemas al extranjero con el aeropuerto a solo 15 minutos en coche del edificio.
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Ciudad de Guatemala (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel principiante que desean comprender el concepto de modelos preentrenados y aprender a aplicarlos para resolver problemas del mundo real sin construir modelos desde cero.
Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:
Comprender el concepto y las ventajas de los modelos previamente entrenados.
Explore varias arquitecturas de modelos previamente entrenadas y sus casos de uso.
Ajuste un modelo previamente entrenado para tareas específicas.
Implemente modelos previamente entrenados en proyectos sencillos de aprendizaje automático.
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Ciudad de Guatemala (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel avanzado que desean mejorar su conocimiento de los modelos de aprendizaje automático, mejorar sus habilidades en el ajuste de hiperparámetros y aprender a implementar modelos de manera efectiva usando Google Colab.
Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:
Implemente modelos avanzados de aprendizaje automático utilizando marcos populares como Scikit-learn y TensorFlow.
Optimice el rendimiento del modelo mediante el ajuste de hiperparámetros.
Implemente modelos de aprendizaje automático en aplicaciones del mundo real con Google Colab.
Colabore y gestione proyectos de aprendizaje automático a gran escala en Google Colab.
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Ciudad de Guatemala (en línea o en el sitio) está dirigida a participantes con diferentes niveles de experiencia que deseen aprovechar la plataforma Google AutoML para crear chatbots personalizados para diversas aplicaciones.
Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:
Comprender los fundamentos del desarrollo de chatbots.
Navegue por Googgle Cloud Platform y acceda a AutoML.
Prepare los datos para entrenar modelos de chatbot.
Entrene y evalúe modelos de chatbot personalizados con AutoML.
Implemente e integre chatbots en varias plataformas y canales.
Supervise y optimice el rendimiento del chatbot a lo largo del tiempo.
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Ciudad de Guatemala (en línea o en el sitio) está dirigida a desarrolladores de IA de nivel intermedio, ingenieros de aprendizaje automático y arquitectos de sistemas que deseen optimizar los modelos de IA para la implementación en el borde.
Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:
Comprenda los desafíos y los requisitos de la implementación de modelos de IA en dispositivos perimetrales.
Aplique técnicas de compresión de modelos para reducir el tamaño y la complejidad de los modelos de IA.
Utilice métodos de cuantificación para mejorar la eficiencia del modelo en el hardware perimetral.
Implemente técnicas de poda y otras técnicas de optimización para mejorar el rendimiento del modelo.
Implemente modelos de IA optimizados en varios dispositivos perimetrales.
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Ciudad de Guatemala (en línea o en el sitio) está dirigida a desarrolladores de nivel intermedio, científicos de datos y entusiastas de la tecnología que deseen adquirir habilidades prácticas en la implementación de modelos de IA en dispositivos periféricos para diversas aplicaciones.
Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:
Comprenda los principios de Edge AI y sus beneficios.
Instalar y configurar el entorno de edge computing.
Desarrolle, entrene y optimice modelos de IA para la implementación perimetral.
Implemente soluciones prácticas de IA en dispositivos periféricos.
Evalúe y mejore el rendimiento de los modelos implementados en el perímetro.
Aborde las consideraciones éticas y de seguridad en las aplicaciones de IA perimetral.
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Ciudad de Guatemala (en línea o en el sitio) está dirigida a desarrolladores de nivel intermedio, científicos de datos y profesionales de IA que deseen aprovechar TensorFlow Lite para aplicaciones de IA perimetral.
Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:
Comprenda los fundamentos de TensorFlow Lite y su papel en Edge AI.
Desarrolle y optimice modelos de IA con TensorFlow Lite.
Implemente TensorFlow modelos Lite en varios dispositivos perimetrales.
Utilice herramientas y técnicas para la conversión y optimización de modelos.
Implemente aplicaciones prácticas de IA perimetral con TensorFlow Lite.
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Ciudad de Guatemala (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel avanzado que desean dominar las tecnologías detrás de los sistemas autónomos.
Al final de esta formación, 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.
Garantice la seguridad y la fiabilidad en los sistemas autónomos impulsados por IA.
Integre los sistemas autónomos con los marcos de robótica e IA existentes.
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Ciudad de Guatemala (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel intermedio que deseen aplicar técnicas de IA para optimizar la gestión del rendimiento en la fabricación de semiconductores.
Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:
Analice los datos de producción para identificar los factores que afectan a las tasas de rendimiento.
Implemente algoritmos de IA para mejorar los procesos de gestión del rendimiento.
Optimice los parámetros de producción para reducir defectos y mejorar los rendimientos.
Integre la gestión del rendimiento impulsada por la IA en los flujos de trabajo de producción existentes.
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Ciudad de Guatemala (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel avanzado que deseen 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 final de esta formación, los participantes serán capaces de:
Aplique técnicas avanzadas de IA para optimizar los procesos de diseño de semiconductores.
Integre modelos de aprendizaje automático en EDA herramientas para mejorar la verificación del diseño.
Desarrolle soluciones impulsadas por IA para desafíos de diseño complejos en la fabricación de chips.
Aproveche las redes neuronales para mejorar la precisión y la velocidad de la automatización del diseño.
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Ciudad de Guatemala (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel intermedio que deseen comprender y aplicar técnicas de IA para optimizar los procesos de fabricación de semiconductores.
Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:
Comprender las metodologías de IA para la optimización de procesos en la fabricación de chips.
Implemente modelos de IA para mejorar el rendimiento y reducir los defectos.
Analice los datos del proceso para identificar los parámetros clave para la optimización.
Aplique técnicas de aprendizaje automático para ajustar los procesos de fabricación de semiconductores.
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Ciudad de Guatemala (en línea o presencial) está dirigida a participantes de nivel intermedio que desean automatizar y administrar flujos de trabajo de aprendizaje automático, incluida la capacitación, validación e implementación de modelos mediante Apache Airflow.
Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:
Configure Apache Airflow para la orquestación del flujo de trabajo de aprendizaje automático.
Automatice el preprocesamiento de datos, el entrenamiento de modelos y las tareas de validación.
Integre Airflow con marcos y herramientas de aprendizaje automático.
Implemente modelos de aprendizaje automático mediante canalizaciones automatizadas.
Supervise y optimice los flujos de trabajo de aprendizaje automático en producción.
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Ciudad de Guatemala (en línea o presencial) está dirigida a científicos de datos de nivel intermedio a avanzado, ingenieros de aprendizaje automático, investigadores de aprendizaje profundo y expertos en visión por computadora que deseen ampliar sus conocimientos y habilidades en aprendizaje profundo para la generación de texto a imagen.Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:
Comprenda las arquitecturas y técnicas avanzadas de aprendizaje profundo para la generación de texto a imagen.
Implemente modelos complejos y optimizaciones para la síntesis de imágenes de alta calidad.
Optimice el rendimiento y la escalabilidad de grandes conjuntos de datos y modelos complejos.
Ajuste los hiperparámetros para mejorar el rendimiento y la generalización del modelo.
Integración Stable Diffusion con otros marcos y herramientas de aprendizaje profundo
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Ciudad de Guatemala (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de la ciberseguridad de nivel intermedio a avanzado que deseen mejorar sus habilidades en la detección de amenazas y la respuesta a incidentes impulsada por IA.
Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:
Implemente algoritmos avanzados de IA para la detección de amenazas en tiempo real.
Personalice los modelos de IA para desafíos específicos de ciberseguridad.
Desarrolle flujos de trabajo de automatización para la respuesta a amenazas.
Proteja las herramientas de seguridad impulsadas por IA contra ataques adversarios.
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Ciudad de Guatemala (en línea o presencial) está dirigida a científicos de datos y desarrolladores de nivel intermedio que deseen aplicar algoritmos de aprendizaje automático de manera eficiente utilizando el entorno Google Colab.
Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:
Configure y navegue Google Colab para proyectos de aprendizaje automático.
Comprender y aplicar varios algoritmos de aprendizaje automático.
Utilice bibliotecas como Scikit-learn para analizar y predecir datos.
Implementar modelos de aprendizaje supervisado y no supervisado.
Optimice y evalúe los modelos de aprendizaje automático de forma eficaz.
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Ciudad de Guatemala (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de ciberseguridad de nivel principiante que deseen aprender a aprovechar la IA para mejorar las capacidades de detección y respuesta a amenazas.
Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:
Comprender las aplicaciones de la IA en ciberseguridad.
Implemente algoritmos de IA para la detección de amenazas.
Automatice la respuesta a incidentes con herramientas de IA.
Integre la IA en la infraestructura de ciberseguridad existente.
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Ciudad de Guatemala (en línea o presencial) está dirigida a biólogos que desean comprender cómo funciona AlphaFold y usar los modelos AlphaFold como guías en sus estudios experimentales.
Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:
Comprender los principios básicos de AlphaFold.
Más información sobre cómo funciona AlphaFold.
Aprenda a interpretar AlphaFold las predicciones y los resultados.
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Ciudad de Guatemala (en línea o presencial) está dirigida a analistas de datos y científicos de datos de nivel principiante a intermedio que deseen utilizar Weka para realizar tareas de minería de datos.
Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:
Instalar y configurar Weka.
Comprender el entorno Weka y el entorno de trabajo.
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Ciudad de Guatemala (en línea o presencial) está dirigida a analistas de datos de nivel intermedio que desean aprender a usar RapidMiner para estimar y proyectar valores y utilizar herramientas analíticas para el pronóstico de series temporales.
Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:
Aprenda a aplicar la metodología CRISP-DM, seleccione los algoritmos de aprendizaje automático adecuados y mejore la construcción y el rendimiento de los modelos.
Utilice RapidMiner para estimar y proyectar valores, y utilice herramientas analíticas para la previsión de series temporales.
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a científicos de datos, ingenieros de aprendizaje automático e investigadores de visión por computadora que deseen aprovechar Stable Diffusion para generar imágenes de alta calidad para una variedad de casos de uso.Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:
Comprender los principios de Stable Diffusion y cómo funciona para la generación de imágenes.
Construya y entrene Stable Diffusion modelos para tareas de generación de imágenes.
Aplique Stable Diffusion a varios escenarios de generación de imágenes, como la pintura interior, la pintura externa y la traducción de imagen a imagen.
Optimice el rendimiento y la estabilidad de los modelos Stable Diffusion.
El objetivo de este curso es proporcionar una competencia básica en la aplicación de métodos Machine Learning en la práctica. A través del uso del lenguaje de programación Python y sus diversas bibliotecas, y basado en una multitud de ejemplos prácticos, este curso enseña cómo usar los bloques de construcción más importantes de Machine Learning, cómo tomar decisiones de modelado de datos, interpretar las salidas de los algoritmos y validar los resultados.Nuestro objetivo es brindarle las habilidades para comprender y usar las herramientas más fundamentales de la caja de herramientas Machine Learning con confianza y evitar las trampas comunes de las aplicaciones de Data Science.
el objetivo de este curso es proporcionar una competencia general en la aplicación de métodos de aprendizaje automático en la práctica. Mediante el uso del lenguaje de programación Python y sus diversas bibliotecas, y basado en una multitud de ejemplos prácticos, este curso enseña cómo utilizar los bloques de construcción más importantes del aprendizaje automático, cómo tomar decisiones de modelado de datos, interpretar el las salidas de los algoritmos y validar los resultados.
nuestro objetivo es darle las habilidades para entender y utilizar las herramientas más fundamentales de la caja de herramientas machine learning con confianza y evitar las trampas comunes de las aplicaciones de Ciencias de la información.
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Ciudad de Guatemala (en línea o presencial) está dirigida a científicos de datos e ingenieros de software que deseen utilizar AdaBoost para crear algoritmos de impulso para el aprendizaje automático con Python.
Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:
Configure el entorno de desarrollo necesario para empezar a crear modelos de aprendizaje automático con AdaBoost.
Comprender el enfoque de aprendizaje por conjuntos y cómo implementar el impulso adaptativo.
Aprenda a crear modelos AdaBoost para impulsar los algoritmos de aprendizaje automático en Python.
Utilice el ajuste de hiperparámetros para aumentar la precisión y el rendimiento de los modelos AdaBoost.
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Ciudad de Guatemala (en línea o presencial) está dirigida a científicos de datos, así como a personas menos técnicas que desean usar Auto-Keras para automatizar el proceso de selección y optimización de un modelo de aprendizaje automático.Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:
Automatice el proceso de entrenamiento de modelos de aprendizaje automático altamente eficientes.
Busque automáticamente los mejores parámetros para los modelos de aprendizaje profundo.
Cree modelos de aprendizaje automático de alta precisión.
Utilice el poder del aprendizaje automático para resolver problemas empresariales del mundo real.
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Ciudad de Guatemala (en línea o presencial) está dirigida a personas técnicas con experiencia en aprendizaje automático que deseen optimizar los modelos de aprendizaje automático utilizados para detectar patrones complejos en big data.Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:
Instale y evalúe varias herramientas de código abierto AutoML (H2O AutoML, auto-sklearn, TPOT, TensorFlow, PyTorch, Auto-Keras, TPOT, Auto-WEKA, etcétera.)
Entrene modelos de aprendizaje automático de alta calidad.
Resuelva de manera eficiente diferentes tipos de problemas de aprendizaje automático supervisado.
Escriba solo el código necesario para iniciar el proceso de aprendizaje automático automatizado.
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Ciudad de Guatemala (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.
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Ciudad de Guatemala (en línea o presencial) está dirigida a científicos y analistas de datos que desean automatizar, evaluar y administrar modelos predictivos utilizando las capacidades de aprendizaje automático de DataRobot.
Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:
Cargue conjuntos de datos en DataRobot para analizar, evaluar y verificar la calidad de los datos.
Cree y entrene modelos para identificar variables importantes y cumplir con los objetivos de predicción.
Interprete los modelos para crear información valiosa que sea útil para tomar decisiones empresariales.
Supervise y administre modelos para mantener un rendimiento de predicción optimizado.
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Ciudad de Guatemala (en línea o en el sitio) está dirigida a ingenieros que desean aplicar técnicas de ingeniería de características para procesar mejor los datos y lograr obtener mejores modelos de aprendizaje automático.
Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:
Configure un entorno de desarrollo óptimo, incluidos todos los paquetes Python necesarios.
Obtenga información importante mediante el análisis de las características de un conjunto de datos.
Optimice los modelos de aprendizaje automático mediante la adaptación de los propios datos sin procesar.
Limpie y transforme los conjuntos de datos en preparación para el aprendizaje automático.
El aprendizaje automático es una rama de la Inteligencia Artificial en la que los ordenadores tienen la capacidad de aprender sin ser programados 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 legibilidad de código.
En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor, los participantes aprenderán cómo implementar modelos de aprendizaje profundo para telecomunicaciones utilizando Python a medida que avanzan en la creación de un modelo de riesgo crediticio de aprendizaje profundo.
Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:
Comprender los conceptos fundamentales del aprendizaje profundo.
Conozca las aplicaciones y usos del aprendizaje profundo en las telecomunicaciones.
Utilice Python, Keras y TensorFlow para crear modelos de aprendizaje profundo para telecomunicaciones.
Cree su propio modelo de predicción de pérdida de clientes de aprendizaje profundo utilizando Python.
Formato del curso
Charla interactiva y discusión.
Muchos 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, póngase en contacto con nosotros para concertarlo.
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Ciudad de Guatemala (en línea o presencial) está dirigida a científicos de datos, analistas de datos y desarrolladores que deseen explorar AutoML productos y características para crear e implementar modelos de entrenamiento de ML personalizados con el mínimo esfuerzo.
Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:
Explore la línea de productos AutoML para implementar diferentes servicios para varios tipos de datos.
Prepare y etiquete conjuntos de datos para crear modelos de ML personalizados.
Entrene y administre modelos para producir modelos de aprendizaje automático precisos y justos.
Realice predicciones utilizando modelos entrenados para cumplir con los objetivos y necesidades comerciales.
Este curso es para personas que ya tienen experiencia en ciencia de datos y estadística. Las explicaciones dadas están diseñadas para servir como un recordatorio para aquellos que ya están familiarizados con los conceptos o para informar a aquellos con una formación adecuada.
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Ciudad de Guatemala (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores y científicos de datos que desean crear, implementar y administrar flujos de trabajo de aprendizaje automático en Kubernetes.
Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:
Instale y configure Kubeflow en las instalaciones y en la nube mediante AWS EKS (Elastic Kubernetes Service).
Cree, implemente y administre flujos de trabajo de ML basados en Docker contenedores y Kubernetes.
Ejecute canalizaciones completas de aprendizaje automático en diversas arquitecturas y entornos en la nube.
Uso de Kubeflow para generar y administrar cuadernos de Jupyter Notebook.
Cree entrenamiento de ML, ajuste de hiperparámetros y entrega de cargas de trabajo en múltiples plataformas.
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Ciudad de Guatemala (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores y científicos de datos que desean crear, implementar y administrar flujos de trabajo de aprendizaje automático en Kubernetes.
Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:
Instale y configure Kubeflow en las instalaciones y en la nube.
Cree, implemente y administre flujos de trabajo de ML basados en Docker contenedores y Kubernetes.
Ejecute canalizaciones completas de aprendizaje automático en diversas arquitecturas y entornos en la nube.
Uso de Kubeflow para generar y administrar cuadernos de Jupyter Notebook.
Cree entrenamiento de ML, ajuste de hiperparámetros y entrega de cargas de trabajo en múltiples plataformas.
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Ciudad de Guatemala (en línea o in situ) está dirigida a ingenieros que desean implementar Machine Learning cargas de trabajo en un servidor de AWS EC2.
Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:
Instale y configure Kubernetes, Kubeflow y otro software necesario en AWS.
Utilice EKS (Elastic Kubernetes Service) para simplificar el trabajo de inicialización de un clúster de Kubernetes en AWS.
Cree e implemente una canalización de Kubernetes para automatizar y administrar modelos de ML en producción.
Entrene e implemente TensorFlow modelos de ML en varias GPU y máquinas que se ejecutan en paralelo.
Aproveche otros servicios administrados de AWS para ampliar una aplicación de ML.
Esta formación en vivo dirigida por un instructor en Ciudad de Guatemala (en línea o in situ) está dirigida a ingenieros que desean implementar Machine Learning cargas de trabajo en la nube de Azure.
Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:
Instale y configure Kubernetes, Kubeflow y otro software necesario en Azure.
Use Azure Kubernetes
Service (AKS) para simplificar el trabajo de inicialización de un clúster de Kubernetes en Azure.
Cree e implemente una canalización de Kubernetes para automatizar y administrar modelos de ML en producción.
Entrene e implemente TensorFlow modelos de ML en varias GPU y máquinas que se ejecutan en paralelo.
Aproveche otros servicios administrados de AWS para ampliar una aplicación de ML.
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Ciudad de Guatemala (en línea o presencial) está dirigida a científicos de datos que deseen utilizar el aprendizaje automático en Mathematica para el análisis de datos.
Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:
Cree y entrene modelos de aprendizaje automático.
Importe y prepare datos para el aprendizaje automático.
Separe los datos de
entrenamiento de los datos de prueba.
Explore el aprendizaje profundo y las aplicaciones de redes neuronales en el análisis de datos.
En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor, los participantes aprenderán cómo aplicar técnicas y herramientas de aprendizaje automático para resolver problemas del mundo real en la industria bancaria. Python se usará como el lenguaje de programación.
Los participantes primero aprenden los principios clave, luego ponen su conocimiento en práctica al construir sus propios modelos de aprendizaje automático y usarlos para completar una serie de proyectos en equipo.
Audiencia
Desarrolladores
Científicos de datos
Formato del curso
Conferencia de parte, discusión en parte, ejercicios y práctica práctica
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Ciudad de Guatemala (en línea o presencial) está dirigida a personas técnicas que desean aprender a implementar una estrategia de aprendizaje automático mientras maximizan el uso de big data.
Al final de esta capacitación, los participantes:
Comprenda la evolución y las tendencias del aprendizaje automático.
Conozca cómo se utiliza el aprendizaje automático en diferentes industrias.
Familiarícese con las herramientas, habilidades y servicios disponibles para implementar el aprendizaje automático dentro de una organización.
Comprenda cómo se puede utilizar el aprendizaje automático para mejorar la minería y el análisis de datos.
Aprenda qué es un backend intermedio de datos y cómo lo utilizan las empresas.
Comprenda el papel que desempeñan el big data y las aplicaciones inteligentes en todas las industrias.
Este curso de capacitación es para personas que desean aplicar Machine Learning en aplicaciones prácticas para su equipo. La capacitación no se sumergirá en tecnicismos y girará en torno a conceptos básicos y aplicaciones comerciales / operativas de la misma.
Público objetivo
Inversores y empresarios de IA
Gerentes e ingenieros cuya compañía se está aventurando en el espacio de IA
El aprendizaje automático es una rama de la Inteligencia Artificial en la que las computadoras tienen la capacidad de aprender sin estar programadas explícitamente.En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor, los participantes aprenderán cómo aplicar técnicas y herramientas de aprendizaje automático para resolver problemas del mundo real en la industria financiera. Python se usará como el lenguaje de programación.Los participantes primero aprenden los principios clave, luego ponen su conocimiento en práctica al construir sus propios modelos de aprendizaje automático y usarlos para completar una serie de proyectos en equipo.Al final de esta capacitación, los participantes podrán:
Comprender los conceptos fundamentales en el aprendizaje automático
Aprenda las aplicaciones y usos del aprendizaje automático en finanzas
Desarrolle su propia estrategia de negociación algorítmica utilizando el aprendizaje automático con Python
Audiencia
Desarrolladores
Científicos de datos
Formato del curso
Conferencia de parte, discusión en parte, ejercicios y práctica práctica
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a científicos de datos que desean ir más allá de la creación de modelos de ML y optimizar el proceso de creación, seguimiento e implementación de modelos de ML.
Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:
Instale y configure MLflow y las bibliotecas y marcos de ML relacionados.
Apreciar la importancia de la trazabilidad, la reproducibilidad y la capacidad de implementación de un modelo de ML
Implemente modelos de ML en diferentes nubes públicas, plataformas o servidores locales.
Escale el proceso de implementación de ML para dar cabida a varios usuarios que colaboran en un proyecto.
Configure un registro central para experimentar, reproducir e implementar modelos de ML.
El objetivo de este curso es proporcionar una competencia básica en la aplicación de métodos de Machine Learning en la práctica. Mediante el uso del lenguaje de programación Scala y sus diversas bibliotecas, y basado en una multitud de ejemplos prácticos, este curso enseña cómo usar los bloques de construcción más importantes de Machine Learning , cómo tomar decisiones de modelado de datos, interpretar los resultados de los algoritmos y validar los resultados. Nuestro objetivo es brindarle las habilidades para comprender y utilizar las herramientas más fundamentales de la caja de herramientas de Machine Learning confianza y evitar los escollos comunes de las aplicaciones de Data Science .
Este curso de capacitación es para personas que desean aplicar técnicas básicas de Machine Learning en aplicaciones prácticas. Audiencia Científicos de datos y estadísticos que tienen cierta familiaridad con el aprendizaje automático y saben cómo programar R. El énfasis de este curso es sobre los aspectos prácticos de la preparación, ejecución, análisis y visualización post hoc de datos / modelos. El propósito es brindar una introducción práctica al aprendizaje automático a los participantes interesados en aplicar los métodos en el trabajo. Se utilizan ejemplos específicos del sector para hacer que la capacitación sea relevante para la audiencia.
En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor, los participantes aprenderán a usar la pila de tecnología de iOS Machine Learning (ML) mientras avanzan en la creación e implementación de una aplicación móvil iOS.
Al final de esta capacitación, los participantes podrán:
Cree una aplicación móvil capaz de procesar imágenes, análisis de texto y reconocimiento de voz
Acceda a modelos de ML pre-entrenados para la integración en aplicaciones de iOS
Crea un modelo ML personalizado
Agregue soporte de Siri Voice a las aplicaciones de iOS
Comprender y usar frameworks como coreML, Vision, CoreGraphics y GamePlayKit
Utilice idiomas y herramientas como Python, Keras, Caffee, Tensorflow, sci-kit learn, libsvm, Anaconda y Spyder
Audiencia
Desarrolladores
Formato del curso
Conferencia de parte, discusión en parte, ejercicios y práctica práctica
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores que desean utilizar Google ML Kit para crear modelos de aprendizaje automático optimizados para el procesamiento en dispositivos móviles.
Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:
Configure el entorno de desarrollo necesario para comenzar a desarrollar funciones de aprendizaje automático para aplicaciones móviles.
Integre nuevas tecnologías de aprendizaje automático en aplicaciones Android y iOS mediante las ML Kit API.
Mejore y optimice las aplicaciones existentes con el SDK ML Kit para el procesamiento y la implementación en el dispositivo.
Esta sesión de capacitación basada en el aula explorará técnicas de aprendizaje automático, con ejemplos basados en computadora y ejercicios de resolución de casos de estudio utilizando un programa relevante .
Este curso presenta métodos de aprendizaje automático en aplicaciones robóticas.Es una amplia visión general de los métodos, motivaciones e ideas principales existentes en el contexto del reconocimiento de patrones.Después de una breve formación teórica, los participantes realizarán ejercicios sencillos utilizando código abierto (generalmente R) o cualquier otro software popular.
Pattern Matching es una técnica utilizada para localizar patrones específicos dentro de una imagen. Se puede utilizar para determinar la existencia de características especificadas dentro de una imagen capturada, por ejemplo, la etiqueta esperada en un producto defectuoso en una línea de fábrica o las dimensiones especificadas de un componente. Es diferente de "Pattern Recognition" (que reconoce patrones generales basados en colecciones más grandes de muestras relacionadas) en que dicta específicamente lo que estamos buscando, y luego nos dice si el patrón esperado existe o no.Formato del curso
Este curso presenta los enfoques, tecnologías y algoritmos utilizados en el campo de la coincidencia de patrones en su aplicación a Machine Vision.
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Ciudad de Guatemala (en línea o presencial) está dirigida a científicos de datos e ingenieros de software que desean usar Random Forest para crear algoritmos de aprendizaje automático para grandes conjuntos de datos.
Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:
Configure el entorno de desarrollo necesario para empezar a crear modelos de aprendizaje automático con Random forest.
Comprender las ventajas de Random Forest y cómo implementarlo para resolver problemas de clasificación y regresión.
Aprenda a manejar grandes conjuntos de datos e interpretar varios árboles de decisión en Random Forest.
Evalúe y optimice el rendimiento del modelo de aprendizaje automático ajustando los hiperparámetros.
RapidMiner es una plataforma de software de ciencia de datos de código abierto para la creación rápida de prototipos y desarrollo de aplicaciones. Incluye un entorno integrado para la preparación de datos, el aprendizaje automático, el aprendizaje profundo, la minería de textos y el análisis predictivo.
En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor, los participantes aprenderán a usar RapidMiner Studio para la preparación de datos, el aprendizaje automático y la implementación de modelos predictivos.
Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:
Instalar y configurar RapidMiner
Prepare y visualice datos con RapidMiner
Validación de modelos de aprendizaje automático
Mashup de datos y creación de modelos predictivos
Poner en práctica el análisis predictivo dentro de un proceso de negocio
Solucionar problemas y optimizar RapidMiner
Audiencia
Científicos de datos
Ingenieros
Desarrolladores
Formato del curso
En parte conferencia, en parte discusión, ejercicios y práctica práctica intensa
Nota
Para solicitar una formación personalizada para este curso, póngase en contacto con nosotros para concertarlo.
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Ciudad de Guatemala (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros que desean escribir, cargar y ejecutar modelos de aprendizaje automático en dispositivos integrados muy pequeños.
Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:
Instale TensorFlow Lite.
Cargue modelos de aprendizaje automático en un dispositivo integrado para permitirle detectar voz, clasificar imágenes, etc.
Agregue IA a los dispositivos de hardware sin depender de la conectividad de red.
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Frank Ueltzhoffer
Curso - Artificial Neural Networks, Machine Learning and Deep Thinking
Very updated approach or CPI (tensor flow, era, learn) to do machine learning.
Paul Lee
Curso - TensorFlow for Image Recognition
I liked the new insights in deep machine learning.
Josip Arneric
Curso - Neural Network in R
We have gotten a lot more insight in to the subject matter. Some nice discussion were made with some real subjects within our company.
Sebastiaan Holman
Curso - Machine Learning and Deep Learning
The global overview of deep learning.
Bruno Charbonnier
Curso - Advanced Deep Learning
The topic is very interesting.
Wojciech Baranowski
Curso - Introduction to Deep Learning
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
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
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