Cursos de Fundamentals of Reinforcement Learning

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en los Estados Unidos (en línea o en el sitio) está dirigida a desarrolladores y científicos de datos que deseen aprender los fundamentos de Deep Reinforcement Learning a medida que avanzan en la creación de un agente de aprendizaje profundo.

Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los conceptos clave detrás de Deep Reinforcement Learning y ser capaz de distinguirlo del Machine Learning.
• Aplicar algoritmos avanzados Reinforcement Learning para resolver problemas del mundo real.
• Cree un agente de aprendizaje profundo.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en los Estados Unidos (en línea o en el sitio) está dirigida a científicos de datos de nivel intermedio que deseen obtener una comprensión integral y habilidades prácticas tanto en Large Language Models (LLMs) como en Reinforcement Learning (RL).

Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los componentes y la funcionalidad de los modelos de transformadores.
• Optimice y ajuste los LLM para tareas y aplicaciones específicas.
• Comprender los principios básicos y las metodologías del aprendizaje por refuerzo.
• Aprenda cómo las técnicas de aprendizaje por refuerzo pueden mejorar el rendimiento de los LLM.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en los Estados Unidos (en línea o en el sitio) está dirigida a científicos de datos que desean crear e implementar un sistema Reinforcement Learning, capaz de tomar decisiones y resolver problemas del mundo real dentro de una organización.

Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Comprenda las relaciones y diferencias  entre Reinforcement Learning y el aprendizaje automático, el aprendizaje profundo, el aprendizaje supervisado y no supervisado.
• Analice un problema del mundo real y redefínalo como Reinforcement Learning problema.
• Implementación de una solución a un problema del mundo real mediante Reinforcement Learning.
• Comprender los diferentes algoritmos disponibles en Reinforcement Learning y seleccionar el más adecuado para el problema en cuestión.

AI-102 Diseño e implementación de una Azure Solución de inteligencia artificial está diseñada para los desarrolladores de software que desean construir aplicaciones infundadas de inteligencia artificial que aprovechen Azure Servicios Cognitivos, Azure Cognitivos Search, y Microsoft Bot Framework. El curso utilizará C# o Python como lenguaje de programación.

El perfil del público

Los ingenieros de software interesados en la construcción, gestión y implementación de soluciones de inteligencia artificial que aprovechan Azure Servicios Cognitivos, Azure Servicios Cognitivos Search, y Microsoft Bot Framework. Están familiarizados con C# o Python y tienen conocimientos sobre el uso de APIs basados en REST para construir visión informática, análisis de lenguaje, minería del conocimiento, búsqueda inteligente y soluciones de inteligencia artificial de conversación en Azure.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en los Estados Unidos (en línea o en el sitio) está dirigida a profesionales de software de nivel intermedio que deseen aprovechar la IA y el aprendizaje automático para mejorar la eficiencia y la innovación en el desarrollo de software.

Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Comprender el papel de la IA y el aprendizaje automático en la automatización de las tareas de desarrollo de software.
• Implemente herramientas de IA para generar código, pruebas y documentación.
• Aplique técnicas de IA para la optimización del código, el control de calidad y la depuración.
• Integre la IA en las canalizaciones DevOps y CI/CD para mejorar las estrategias de implementación.
• Abordar las consideraciones éticas y los desafíos en la ingeniería de software aumentada por IA.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en los Estados Unidos (en línea o en el sitio) está dirigida a desarrolladores de software de nivel principiante a intermedio que deseen integrar asistentes de codificación de IA en su flujo de trabajo de desarrollo.

Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Comprender el papel y las capacidades de los asistentes de codificación de IA en el desarrollo de software.
• Utilice varias herramientas de asistente de codificación de IA para automatizar las tareas de codificación rutinarias.
• Integre los asistentes de codificación de IA en su ciclo de vida de desarrollo de software.
• Mejore su productividad y concéntrese en tareas de programación más complejas y creativas.
• Abordar las consideraciones éticas y el uso responsable de la IA en el desarrollo de software.

Esta es una introducción de 5 días a Data Science y AI.

El curso se entrega con ejemplos y ejercicios con Python

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en los Estados Unidos (en línea o en el sitio) está dirigida a especialistas en marketing que desean utilizar la IA para mejorar las estrategias de marketing digital a través de valiosos conocimientos de los clientes.

Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Aproveche el software de IA para mejorar la forma en que las marcas se conectan con los usuarios.
• Utiliza chatbots para optimizar la experiencia del usuario.
• Aumente la productividad y los ingresos a través de la automatización de tareas.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en los Estados Unidos (en línea o en el sitio) está dirigida a gerentes y líderes empresariales que deseen aprender sobre los fundamentos de la inteligencia artificial y administrar proyectos de IA para su organización.

Al final de esta formación, los participantes serán capaces de entender la IA a nivel técnico y elaborar estrategias utilizando los datos y recursos de su organización para gestionar con éxito los proyectos de IA.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en los Estados Unidos (en línea o en el sitio) está dirigida a ingenieros que desean programar y crear robots a través de métodos básicos de IA.

Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Implemente filtros (Kalman y partículas) para permitir que el robot localice objetos en movimiento en su entorno.
• Implemente algoritmos de búsqueda y planificación de movimiento.
• Implemente controles PID para regular el movimiento de un robot dentro de un entorno.
• Implemente algoritmos SLAM para permitir que un robot mapee un entorno desconocido.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en los Estados Unidos (en el sitio o remota) está dirigida a profesionales que desean aprender y comprender el concepto de IA y cómo usarlo de manera efectiva y responsable.

Al final de esta capacitación, los participantes podrán:

Aprende el concepto de Artificial Intelligence (AI). Comprenda los límites y los peligros de la IA y utilícela de manera responsable. Sepa cómo usar efectivamente la IA en escenarios del mundo real.

En esta formación en directo dirigida por un instructor en los Estados Unidos (online o presencial), los participantes aprenderán las diferentes tecnologías, marcos y técnicas para programar diferentes tipos de robots que se utilizarán en el campo de la tecnología nuclear y los sistemas medioambientales.

El curso de 6 semanas se lleva a cabo 5 días a la semana. Cada día tiene una duración de 4 horas y consiste en conferencias, debates y desarrollo práctico de robots en un entorno de laboratorio en vivo. Los participantes completarán varios proyectos del mundo real aplicables a su trabajo con el fin de poner en práctica los conocimientos adquiridos.

El hardware objetivo de este curso se simulará en 3D a través de un software de simulación. Para la programación de los robots se utilizará el marco de código abierto ROS (Robot Operating System), C++ y Python.

Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los conceptos clave utilizados en las tecnologías robóticas.
• Comprender y gestionar la interacción entre el software y el hardware en un sistema robótico.
• Comprender e implementar los componentes de software que sustentan la robótica.
• Construya y opere un robot mecánico simulado que pueda ver, sentir, procesar, navegar e interactuar con humanos a través de la voz.
• Comprender los elementos necesarios de la inteligencia artificial (machine learning, deep learning, etc.) aplicables a la construcción de un robot inteligente.
• Implemente filtros (Kalman y Particle) para permitir que el robot localice objetos en movimiento en su entorno.
• Implemente algoritmos de búsqueda y planificación de movimiento.
• Implemente controles PID para regular el movimiento de un robot dentro de un entorno.
• Implemente algoritmos SLAM para permitir que un robot mapee un entorno desconocido.
• Amplíe la capacidad de un robot para realizar tareas complejas a través de Deep Learning.
• Pruebe y solucione problemas de un robot en escenarios realistas.

En esta formación en directo dirigida por un instructor en los Estados Unidos (online o presencial), los participantes aprenderán las diferentes tecnologías, marcos y técnicas para programar diferentes tipos de robots que se utilizarán en el campo de la tecnología nuclear y los sistemas medioambientales.

El curso de 4 semanas se lleva a cabo 5 días a la semana. Cada día tiene una duración de 4 horas y consiste en conferencias, debates y desarrollo práctico de robots en un entorno de laboratorio en vivo. Los participantes completarán varios proyectos del mundo real aplicables a su trabajo con el fin de poner en práctica los conocimientos adquiridos.

El hardware objetivo de este curso se simulará en 3D a través de un software de simulación. A continuación, el código se cargará en el hardware físico (Arduino u otro) para realizar las pruebas finales de implementación. Para la programación de los robots se utilizará el marco de código abierto ROS (Robot Operating System), C++ y Python.

Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los conceptos clave utilizados en las tecnologías robóticas.
• Comprender y gestionar la interacción entre el software y el hardware en un sistema robótico.
• Comprender e implementar los componentes de software que sustentan la robótica.
• Construya y opere un robot mecánico simulado que pueda ver, sentir, procesar, navegar e interactuar con humanos a través de la voz.
• Comprender los elementos necesarios de la inteligencia artificial (machine learning, deep learning, etc.) aplicables a la construcción de un robot inteligente.
• Implemente filtros (Kalman y Particle) para permitir que el robot localice objetos en movimiento en su entorno.
• Implemente algoritmos de búsqueda y planificación de movimiento.
• Implemente controles PID para regular el movimiento de un robot dentro de un entorno.
• Implemente algoritmos SLAM para permitir que un robot mapee un entorno desconocido.
• Pruebe y solucione problemas de un robot en escenarios realistas.

Esta es una sesión de capacitación basada en el aula en una presentación y formato de preguntas y respuestas
 

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en los Estados Unidos (en línea o en el sitio) está dirigida a profesionales de TI de nivel principiante a intermedio que deseen comprender e implementar AI TRiSM en sus organizaciones.

Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Comprenda los conceptos clave y la importancia de la gestión de la confianza, el riesgo y la seguridad de la IA.
• Identifique y mitigue los riesgos asociados con los sistemas de IA.
• Implemente las mejores prácticas de seguridad para la IA.
• Comprenda el cumplimiento normativo y las consideraciones éticas de la IA.
• Desarrollar estrategias para una gobernanza y gestión eficaces de la IA.