Cursos de Aprendizaje Automático en Austin

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Austin (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 Austin (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 formación presencial dirigida por un instructor en Austin (en línea o en el sitio) está destinada a desarrolladores de AI intermedios, ingenieros de aprendizaje automático y arquitectos de sistemas que desean optimizar modelos de IA para su implementación en dispositivos edge.

Al final de esta formación, los participantes podrán:

• Comprender los desafíos y requisitos de la implementación de modelos de IA en dispositivos edge.
• Aplicar técnicas de compresión de modelos para reducir el tamaño y la complejidad de los modelos de IA.
• Utilizar métodos de cuantización para mejorar la eficiencia del modelo en hardware edge.
• Implementar técnicas de poda y otras optimizaciones para mejorar el rendimiento del modelo.
• Implementar modelos de IA optimizados en diversos dispositivos edge.

Este entrenamiento en vivo (en línea o presencial) dirigido por un instructor está orientado a desarrolladores de nivel intermedio, científicos de datos y entusiastas tecnológicos que desean adquirir habilidades prácticas para implementar modelos de IA en dispositivos edge para diversas aplicaciones.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes serán capaces de:

• Comprender los principios de la IA en Edge y sus beneficios.
• Configurar y configurar el entorno de computación edge.
• Desarrollar, entrenar y optimizar modelos de IA para su implementación edge.
• Implementar soluciones prácticas de IA en dispositivos edge.
• Evaluar y mejorar el rendimiento de los modelos desplegados edge.
• Abordar consideraciones éticas y de seguridad en aplicaciones Edge AI.

Esta formación en vivo dirigida por un instructor en Austin (en línea o presencial) está destinada a profesionales avanzados que desean dominar las tecnologías detrás de los sistemas autónomos.

Al finalizar esta capacitación, 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.
• Garantizar la seguridad y fiabilidad en sistemas autónomos impulsados por IA.
• Integrar sistemas autónomos con marcos existentes de robótica e IA.

Este entrenamiento en vivo dirigido por un instructor en Austin (en línea o presencial) está destinado a profesionales avanzados que desean mejorar sus conocimientos sobre modelos de aprendizaje automático, perfeccionar sus habilidades en el ajuste de hiperparámetros y aprender a implementar modelos de manera efectiva utilizando Google Colab.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes serán capaces de:

• Implementar modelos avanzados de aprendizaje automático utilizando marcos populares como Scikit-learn y TensorFlow.
• Optimizar el rendimiento del modelo mediante ajuste de hiperparámetros.
• Implementar modelos de aprendizaje automático en aplicaciones del mundo real utilizando Google Colab.
• Colaborar y gestionar proyectos de aprendizaje automático a gran escala en Google Colab.

Esta formación en vivo dirigida por un instructor en Austin (en línea o presencial) está destinada a profesionales de nivel intermedio que desean 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:

• Analizar datos de producción para identificar factores que afectan las tasas de rendimiento.
• Implementar algoritmos de IA para mejorar los procesos de gestión del rendimiento.
• Optimizar parámetros de producción para reducir defectos y mejorar rendimientos.
• Integrar la gestión del rendimiento impulsada por IA en flujos de trabajo de producción existentes.

La Inteligencia Artificial y el Aprendizaje Automático son tecnologías en constante evolución con implicaciones significativas para la gobernanza de datos y el cumplimiento organizacional.

Este entrenamiento dirigido por un instructor (en línea o presencial) está orientado a profesionales intermedios de gobernanza, privacidad y cumplimiento que desean entender cómo implementar prácticas robustas de gobernanza de información en entornos que utilizan IA y aprendizaje automático.

Al final de este entrenamiento, los participantes podrán:

• Comprender los conceptos básicos de la IA y el aprendizaje automático en un contexto de gobernanza de información.
• Identificar las áreas típicas donde se despliega la IA/ML en organizaciones y los riesgos de gobernanza de información asociados.
• Evaluar cómo la IA/ML interactúa con los Principios de Protección de Datos, la gestión de registros y la calidad de datos.
• Aplicar EIA (Evaluaciones de Impacto en la Privacidad), marcos de gobernanza y enfoques de mitigación de riesgos a proyectos de IA/ML.

Formato del Curso

• Conferencia interactiva y discusión.
• Ejemplos de casos reales y análisis de marcos.
• Actividades grupales y recorridos guiados por documentos.

Opciones de Personalización del Curso

• Para solicitar un entrenamiento personalizado para este curso, comuníquese con nosotros para hacer los arreglos necesarios.

Esta formación en vivo dirigida por un instructor en Austin (en línea o presencial) está destinada a profesionales de negocio y IA de nivel intermedio que deseen aplicar el aprendizaje automático en negocios, pronósticos y sistemas impulsados por IA utilizando estudios de casos reales y herramientas basadas en Python.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender cómo el aprendizaje automático se integra dentro de la inteligencia artificial y la estrategia empresarial.
• Aplicar técnicas de aprendizaje supervisado y no supervisado a problemas empresariales estructurados.
• Preprocesar y transformar datos para el modelado.
• Utilizar redes neuronales para tareas de clasificación y predicción.
• Realizar pronósticos de ventas utilizando métodos estadísticos y basados en aprendizaje automático.
• Implementar agrupamiento y minería de reglas de asociación para la segmentación de clientes y el descubrimiento de patrones.

Esta formación en vivo, dirigida por un instructor en Austin (en línea o presencial), está destinada a profesionales avanzados que desean aplicar técnicas de IA de vanguardia a la automatización del diseño de semiconductores, mejorando la eficiencia, precisión y innovación en el diseño y verificación de chips.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Aplicar técnicas avanzadas de IA para optimizar procesos de diseño de semiconductores.
• Integrar modelos de aprendizaje automático en herramientas EDA para una verificación de diseño mejorada.
• Desarrollar soluciones impulsadas por IA para desafíos complejos de diseño en la fabricación de chips.
• Utilizar redes neuronales para mejorar la precisión y velocidad de la automatización del diseño.

Esta formación en vivo, guiada por un instructor en Austin (en línea o presencial), está dirigida a profesionales de nivel intermedio que desean entender 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.
• Implementar modelos de IA para mejorar el rendimiento y reducir defectos.
• Analizar datos del proceso para identificar parámetros clave para la optimización.
• Aplicar técnicas de aprendizaje automático para afinar los procesos de fabricación de semiconductores.

Este curso de formación dirigido por un instructor en Austin (en línea o presencial) está orientado a participantes de nivel intermedio que desean automatizar y gestionar flujos de trabajo de aprendizaje automático, incluyendo el entrenamiento, la validación y el despliegue de modelos utilizando Apache Airflow.

Al final de este curso, los participantes serán capaces de:

• Configurar Apache Airflow para la orquestación de flujos de trabajo de aprendizaje automático.
• Automatizar tareas de preprocesamiento de datos, entrenamiento y validación de modelos.
• Integrar Airflow con marcos y herramientas de aprendizaje automático.
• Desplegar modelos de aprendizaje automático utilizando pipelines automatizados.
• Monitorear y optimizar flujos de trabajo de aprendizaje automático en producción.

Este entrenamiento en vivo dirigido por un instructor (en línea u onsite) está diseñado para científicos de datos y desarrolladores de nivel intermedio que desean aplicar algoritmos de aprendizaje automático eficientemente utilizando el entorno Google Colab.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes podrán:

• Configurar y navegar por Google Colab para proyectos de aprendizaje automático.
• Entender y aplicar diversos algoritmos de aprendizaje automático.
• Utilizar bibliotecas como Scikit-learn para analizar y predecir datos.
• Implementar modelos de aprendizaje supervisado y no supervisado.
• Optimizar y evaluar eficazmente los modelos de aprendizaje automático.

Este curso dirigido por un instructor, en vivo, en Austin (en línea o presencial) está destinado a científicos de datos y desarrolladores que deseen utilizar modelos de aprendizaje automático de ML.NET para derivar proyecciones automáticamente a partir del análisis de datos ejecutados para aplicaciones empresariales.

Al finalizar este curso, los participantes serán capaces de:

• Instalar ML.NET e integrarlo en el entorno de desarrollo de la aplicación.
• Comprender los principios del aprendizaje automático detrás de las herramientas y algoritmos de ML.NET.
• Construir y entrenar modelos de aprendizaje automático para realizar predicciones inteligentes con los datos proporcionados.
• Evaluar el rendimiento de un modelo de aprendizaje automático utilizando las métricas de ML.NET.
• Optimizar la precisión de los modelos de aprendizaje automático existentes basados en el marco de ML.NET.
• Aplicar los conceptos de aprendizaje automático de ML.NET a otras aplicaciones de ciencia de datos.

Este curso de capacitación dirigido por un instructor en Austin (en línea o presencial) está destinado a profesionales de datos de nivel intermedio que deseen aplicar técnicas de aprendizaje automático a problemas empresariales basados en datos, incluyendo pronósticos de ventas y modelado predictivo utilizando redes neuronales.

Al finalizar este curso, los participantes serán capaces de:

• Comprender los conceptos y tipos fundamentales del aprendizaje automático.
• Aplicar algoritmos clave para la clasificación, regresión, agrupación en clusters y análisis de asociación.
• Realizar un análisis exploratorio de datos y preparación de datos utilizando Python.
• Utilizar redes neuronales para tareas de modelado no lineal.
• Implementar análisis predictivo para el pronóstico empresarial, incluyendo datos de ventas.
• Evaluar y optimizar el rendimiento del modelo utilizando técnicas visuales y estadísticas.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Austin (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

Este entrenamiento en vivo, dirigido por un instructor en Austin (en línea o presencial), está destinado a profesionales de ciberseguridad de nivel intermedio a avanzado que desean mejorar sus habilidades en la detección de amenazas y respuesta a incidentes impulsadas por IA.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes podrán:

• Implementar algoritmos avanzados de IA para la detección en tiempo real de amenazas.
• Personalizar modelos de IA para desafíos específicos de ciberseguridad.
• Desarrollar flujos de trabajo automatizados para la respuesta a amenazas.
• Proteger herramientas de seguridad impulsadas por IA contra ataques adversarios.

Esta formación en vivo dirigida por un instructor en Austin (en línea o presencial) está orientada a profesionales de ciberseguridad principiantes que desean aprender a aprovechar la inteligencia artificial para mejorar sus capacidades de detección y respuesta a amenazas.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender las aplicaciones de IA en ciberseguridad.
• Implementar algoritmos de IA para la detección de amenazas.
• Automatizar la respuesta a incidentes con herramientas de IA.
• Integrar IA en la infraestructura de ciberseguridad existente.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Austin (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.
• Realice tareas de minería de datos mediante Weka.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Austin (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.

Este curso de formación presencial dirigido por el instructor en Austin (en línea o en las instalaciones) está destinado a científicos de datos e ingenieros de software que deseen usar AdaBoost para crear algoritmos de boosting para machine learning con Python.

Al finalizar este curso, los participantes serán capaces de:

• Configurar el entorno de desarrollo necesario para comenzar a construir modelos de machine learning con AdaBoost.
• Comprender el enfoque de aprendizaje conjunto y cómo implementar el boosting adaptativo.
• Aprender a crear modelos de AdaBoost para mejorar los algoritmos de machine learning en Python.
• Usar la optimización de hiperparámetros para aumentar la precisión y el rendimiento de los modelos de AdaBoost.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Austin (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 Austin (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.

Este curso será una combinación de teoría y trabajo práctico con ejemplos específicos utilizados a lo largo del evento.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Austin (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 Austin (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 Austin (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 las computadoras tienen la capacidad de aprender sin ser programadas explícitamente.

El aprendizaje profundo (deep learning) es un subcampo del aprendizaje automático que utiliza métodos basados en el aprendizaje de representaciones y estructuras, como redes neuronales.

Python es un lenguaje de programación de alto nivel famoso por su sintaxis clara y la legibilidad de su código.

En este entrenamiento dirigido por un instructor y en vivo, los participantes aprenderán a implementar modelos de aprendizaje profundo para el sector de telecomunicaciones utilizando Python mientras avanzan en la creación de un modelo de riesgo crediticio basado en aprendizaje profundo.

Al final de este entrenamiento, los participantes podrán:

• Comprender los conceptos fundamentales del aprendizaje profundo.
• Aprender las aplicaciones y usos del aprendizaje profundo en el sector de telecomunicaciones.
• Usar Python, Keras y TensorFlow para crear modelos de aprendizaje profundo para telecomunicaciones.
• Construir su propio modelo de predicción de churn de clientes utilizando Python.

Formato del Curso

• Conferencia interactiva y discusión.
• Muchos ejercicios y práctica.
• Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.

Opciones de Personalización del Curso

• Para solicitar un entrenamiento personalizado para este curso, por favor contáctenos para organizarlo.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Austin (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 está dirigido a personas que ya tienen una formación en ciencia de datos y estadística. Las explicaciones proporcionadas están diseñadas para servir como un recordatorio para aquellos que ya están familiarizados con los conceptos o informar a quienes tienen un conocimiento adecuado.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Austin (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 Austin (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 Austin (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 Austin (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.

Machine Learning es una rama de la Inteligencia Artificial en la que las computadoras tienen la capacidad de aprender sin ser programadas explícitamente. Python es un lenguaje de programación famoso por su sintaxis clara y legibilidad. Ofrece una excelente colección de bibliotecas y técnicas bien probadas para el desarrollo de aplicaciones de aprendizaje automático.

En este entrenamiento en vivo dirigido por un instructor, los participantes aprenderán a aplicar técnicas y herramientas de aprendizaje automático para resolver problemas del mundo real en la industria bancaria.

Los participantes primero aprenden los principios clave y luego ponen su conocimiento en práctica al construir sus propios modelos de aprendizaje automático y usarlos para completar varios proyectos en equipo.

Público

• Desarrolladores
• Científicos de datos

Formato del curso

• Parte teórica, parte discusión, ejercicios y mucha práctica manual

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Austin (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

1. Inversores y empresarios de IA
2. Gerentes e ingenieros cuya compañía se está aventurando en el espacio de IA
3. Analistas e inversores Business

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.

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 este entrenamiento guiado por un instructor, los participantes aprenderán a utilizar la pila tecnológica de Inteligencia Artificial (IA) iOS Machine Learning (ML) mientras pasan por el proceso de creación y despliegue de una aplicación móvil iOS.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes serán capaces de:

• Crear una aplicación móvil capaz de procesar imágenes, analizar texto y reconocer voz.
• Access modelos pre-entrenados de IA para integrar en aplicaciones iOS.
• Crear un modelo personalizado de IA.
• Agregar soporte de voz Siri a las aplicaciones iOS.
• Comprender y utilizar frameworks como coreML, Vision, CoreGraphics y GamePlayKit.
• Utilizar lenguajes y herramientas como Python, Keras, Caffee, Tensorflow, sci-kit learn, libsvm, Anaconda y Spyder.

Público objetivo

• Desarrolladores

Formato del curso

• Parte teórica, parte discusión, ejercicios y práctica intensiva.

Este curso de capacitación dirigido por un instructor (en línea o en las instalaciones del cliente) está destinado a desarrolladores que deseen utilizar el ML Kit de Google para construir modelos de aprendizaje automático optimizados para su procesamiento en dispositivos móviles.

Al finalizar este curso, los participantes podrán:

• Configurar el entorno de desarrollo necesario para comenzar a desarrollar funciones de aprendizaje automático para aplicaciones móviles.
• Integrar nuevas tecnologías de aprendizaje automático en las aplicaciones Android e iOS utilizando las API del ML Kit. 
• Mejorar y optimizar las aplicaciones existentes utilizando el SDK de ML Kit para el procesamiento y la implementación en dispositivo.

Esta formación en vivo dirigida por un instructor en Austin (en línea o presencial) está destinada a profesionales empresariales y técnicos de nivel intermedio que desean aplicar técnicas de aprendizaje automático para resolver desafíos empresariales del mundo real mediante estudios de caso prácticos e instrumentos manuales.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender cómo el aprendizaje automático se integra en los sistemas modernos de IA y las estrategias empresariales.
• Identificar métodos apropiados de aprendizaje automático para diferentes problemas empresariales.
• Preprocesar y transformar datos empresariales para tareas de aprendizaje automático.
• Aplicar técnicas básicas de aprendizaje automático como la clasificación, regresión, agrupación y pronóstico de series temporales.
• Interpretar y evaluar modelos de aprendizaje automático en el contexto de la toma de decisiones empresariales.
• Obtener experiencia práctica a través de estudios de caso e implementar las técnicas aprendidas en escenarios prácticos.

Este curso introduce los métodos de aprendizaje automático en aplicaciones robóticas.

Es una visión general de los métodos existentes, las motivaciones y las principales ideas en el contexto del reconocimiento de patrones.

Después de un breve repaso teórico, los participantes realizarán ejercicios simples utilizando software de código abierto (generalmente R) u otro software popular.

Esta formación en vivo dirigida por un instructor en Austin (en línea o presencial) está destinada a analistas de datos intermedios, desarrolladores o científicos de datos aspirantes que desean aplicar técnicas de aprendizaje automático en Python para extraer insights, hacer predicciones y automatizar decisiones basadas en datos.

Al finalizar este curso, los participantes podrán:

• Comprender y diferenciar los principales paradigmas de aprendizaje automático.
• Explorar técnicas de preprocesamiento de datos y métricas de evaluación de modelos.
• Aplicar algoritmos de aprendizaje automático para resolver problemas de datos del mundo real.
• Utilizar bibliotecas de Python y cuadernos Jupyter para el desarrollo práctico.
• Construir modelos para predicción, clasificación, recomendación y agrupamiento.

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.

Este curso de formación dirigido por un instructor (en línea o en las instalaciones del cliente) está destinado a científicos de datos e ingenieros de software que deseen utilizar Random Forest para construir algoritmos de aprendizaje automático para conjuntos de datos grandes.

Al finalizar este curso, los participantes podrán:

• Configurar el entorno de desarrollo necesario para comenzar a construir modelos de aprendizaje automático con Random Forest.
• Comprender las ventajas de Random Forest y cómo implementarlo para resolver problemas de clasificación y regresión.
• Aprender a manejar conjuntos de datos grandes e interpretar múltiples árboles de decisión en Random Forest.
• Evaluar y optimizar 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.