Cursos de Red Neuronal Artificial en Tennessee

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

El aprendizaje de refuerzo profundo se refiere a la capacidad de un "agente artificial" para aprender por prueba y error y recompensas y castigos. Un agente artificial tiene como objetivo emular la capacidad de un ser humano de obtener y construir conocimiento por sí mismo, directamente a partir de insumos crudos como la visión. Para lograr un aprendizaje reforzado, se utilizan redes neuronales y de aprendizaje profundo. El aprendizaje de refuerzo es diferente del aprendizaje automático y no depende de enfoques de aprendizaje supervisados ​​y no supervisados.

En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor, los participantes aprenderán los fundamentos de Deep Refforcement Learning a medida que avanzan en la creación de un Deep Learning Agent.

Al final de esta capacitación, los participantes podrán:

• Comprender los conceptos clave detrás del aprendizaje profundo y el aprendizaje del aprendizaje automático
• Aplicar algoritmos avanzados de refuerzo de aprendizaje para resolver problemas del mundo real
• Crear un agente de aprendizaje profundo

Audiencia

• Desarrolladores
• Científicos de datos

Formato de la carrera

• Parte de lectura, parte de discusión, ejercicios y práctica práctica

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 Tennessee (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 Tennessee (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.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Tennessee (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 Tennessee (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

El entrenamiento está dirigido a personas que desean aprender los fundamentos de las redes neuronales y sus aplicaciones.

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

Este curso es una introducción al uso de redes neuronales en problemas del mundo real utilizando el software R-project.

En este entrenamiento guiado por un instructor en Tennessee, 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