Cursos de Aprendizaje Automático en Bilbao

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Bilbao (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 Bilbao (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 Bilbao (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 presencial impartida por un instructor en Bilbao (en línea o in situ) está dirigida a ingenieros de IA de nivel avanzado y científicos de datos con experiencia intermedia a avanzada que deseen mejorar el rendimiento de los modelos DeepSeek, minimizar la latencia y desplegar soluciones de IA de manera eficiente utilizando prácticas modernas de MLOps.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Optimizar modelos DeepSeek en términos de eficiencia, precisión y escalabilidad.
• Implementar las mejores prácticas para MLOps y control de versiones de modelos.
• Desplegar modelos DeepSeek en infraestructuras en la nube y locales.
• Monitorear, mantener y escalar soluciones de IA de manera efectiva.

MLOps en Kubernetes es un marco para automatizar el entrenamiento, la validación, el empaquetado y la implementación de modelos de aprendizaje automático utilizando pipelines contenerizados y flujos de trabajo de GitOps.

Este curso de formación dirigido por un instructor (en línea o presencial) está orientado a prácticos de nivel intermedio que desean construir pipelines de MLOps automatizadas y escalables en Kubernetes.

Después de completar este entrenamiento, los participantes estarán equipados para:

• Diseñar pipelines de CI/CD de extremo a extremo para el aprendizaje automático.
• Implementar flujos de trabajo de GitOps para la implementación y versión de modelos.
• Automatizar el entrenamiento, pruebas y empaquetado de modelos de ML.
• Integrar estrategias de monitoreo, alerta y reversión.

Formato del Curso

• Presentaciones dirigidas por el instructor y exploraciones técnicas profundas.
• Ejercicios prácticos que construyen flujos de trabajo de CI/CD del mundo real.
• Práctica en el laboratorio viviendo la implementación de cargas de trabajo de ML en Kubernetes.

Opciones de Personalización del Curso

• Las organizaciones pueden solicitar contenido personalizado alineado con sus herramientas y infraestructura interna de MLOps.

Kubeflow es una plataforma de código abierto diseñada para facilitar la construcción, el entrenamiento y la implementación de cargas de trabajo de aprendizaje automático en Kubernetes.

Este curso dirigido por un instructor (en línea o presencial) está destinado a profesionales de nivel principiante a intermedio que deseen construir flujos de trabajo de ML confiables utilizando Kubeflow.

Al finalizar este entrenamiento, los asistentes adquirirán las habilidades para:

• Navegar por el ecosistema de Kubeflow y sus componentes principales.
• Construir flujos de trabajo reproducibles con Kubeflow Pipelines.
• Ejecutar trabajos de entrenamiento escalables en Kubernetes.
• Implementar modelos de aprendizaje automático de manera eficiente utilizando Kubeflow Serving.

Formato del Curso

• Presentaciones guiadas y discusiones colaborativas.
• Laboratorios prácticos con componentes reales de Kubeflow.
• Ejercicios prácticos para construir flujos de trabajo de ML de extremo a extremo.

Opciones de Personalización del Curso

• Versiones personalizadas de este entrenamiento pueden organizarse para alinearse con la pila tecnológica y los requisitos de proyecto de su equipo.

TinyML es la práctica de implementar modelos de aprendizaje automático optimizados en dispositivos periféricos con recursos limitados.

Este curso dirigido por un instructor (en línea o en sitio) está orientado a profesionales técnicos de nivel avanzado que deseen diseñar, optimizar e implementar pipelines TinyML completas.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes aprenderán cómo:

• Recopilar, preparar y administrar conjuntos de datos para aplicaciones TinyML.
• Entrenar y optimizar modelos para microcontroladores de bajo consumo.
• Convertir modelos a formatos ligeros adecuados para dispositivos periféricos.
• Implementar, probar y monitorear aplicaciones TinyML en entornos de hardware reales.

Formato del Curso

• Conferencias dirigidas por el instructor y discusión técnica.
• Laboratorios prácticos y experimentación iterativa.
• Implementación práctica en plataformas basadas en microcontroladores.

Opciones de Personalización del Curso

• Para personalizar el entrenamiento con toolchains específicas, placas de hardware o flujos de trabajo internos, por favor contáctenos para hacer los arreglos necesarios.

Esta formación en vivo (online o presencial) dirigida por un instructor está destinada a desarrolladores de nivel intermedio, científicos de datos y profesionales de IA que desean aprovechar TensorFlow Lite para aplicaciones de IA al borde.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Comprender los fundamentos de TensorFlow Lite y su papel en la IA al borde.
• Desarrollar y optimizar modelos AI utilizando TensorFlow Lite.
• Implementar modelos TensorFlow Lite en diversos dispositivos de borde.
• Utilizar herramientas y técnicas para la conversión y optimización del modelo.
• Implementar aplicaciones prácticas de IA al borde utilizando TensorFlow Lite.

Esta formación en vivo dirigida por un instructor en Bilbao (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.

Esta capacitación dirigida por un instructor (en línea o en sitio) está destinada a profesionales de nivel avanzado que deseen profundizar su comprensión de la visión por computadora y explorar las capacidades de TensorFlow para desarrollar modelos de visión sofisticados utilizando Google Colab.

Al final de esta capacitación, los participantes podrán:

• Construir y entrenar redes neuronales convolucionales (CNNs) usando TensorFlow.
• Aprovechar Google Colab para el desarrollo de modelos en la nube escalable y eficiente.
• Implementar técnicas de preprocesamiento de imágenes para tareas de visión por computadora.
• Desplegar modelos de visión por computadora para aplicaciones del mundo real.
• Usar el aprendizaje por transferencia para mejorar el rendimiento de los modelos CNN.
• Visualizar e interpretar los resultados de los modelos de clasificación de imágenes.

TinyML es un enfoque para implementar modelos de aprendizaje automático en dispositivos de bajo consumo y recursos limitados que operan en el borde de la red.

Este entrenamiento dirigido por instructores (en línea o presencial) está destinado a profesionales de nivel avanzado que deseen asegurar las pipelines de TinyML e implementar técnicas de protección de la privacidad en aplicaciones de IA en el borde.

Al finalizar este curso, los participantes podrán:

• Identificar riesgos de seguridad propios de la inferencia de TinyML en dispositivo.
• Implementar mecanismos de protección de la privacidad para implementaciones de IA en el borde.
• Fortalecer los modelos y sistemas embebidos de TinyML contra amenazas adversarias.
• Aplicar mejores prácticas para un manejo seguro de datos en entornos con recursos limitados.

Formato del Curso

• Conferencias atractivas respaldadas por discusiones dirigidas por expertos.
• Ejercicios prácticos que enfatizan escenarios de amenazas del mundo real.
• Implementación práctica utilizando herramientas de seguridad embebida y TinyML.

Opciones de Personalización del Curso

• Las organizaciones pueden solicitar una versión personalizada de este entrenamiento para alinearlo con sus necesidades específicas de seguridad y cumplimiento.

Esta formación presencial dirigida por un instructor en Bilbao (en línea o en sitio) está destinada a profesionales de nivel avanzado que desean ampliar su conocimiento sobre modelos de aprendizaje automático, mejorar sus habilidades en el ajuste de hiperparámetros y aprender cómo desplegar modelos de manera efectiva utilizando Google Colab.

Al final de esta formación, los participantes podrán:

• Implementar modelos avanzados de aprendizaje automático utilizando marcos populares como Scikit-learn y TensorFlow.
• Optimizar el rendimiento del modelo a través del ajuste de hiperparámetros.
• Desplegar 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 Bilbao (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.

Esta formación en vivo dirigida por un instructor en Bilbao (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 Bilbao (en línea o presencial) está orientada a profesionales de nivel intermedio que desean aplicar técnicas de mantenimiento predictivo impulsadas por IA en la fabricación de semiconductores para mejorar la eficiencia productiva y reducir los fallos inesperados del equipo.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Implementar modelos de IA para predecir fallas en equipos de fabricación de semiconductores.
• Analizar datos de mantenimiento para identificar patrones y tendencias indicativas de posibles problemas.
• Integrar el mantenimiento predictivo impulsado por IA en los flujos de trabajo existentes de fabricación.
• Reducir tiempos muertos y costos de mantenimiento mediante una gestión proactiva del equipo.

Esta formación en vivo, dirigida por un instructor en Bilbao (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.

Este curso en vivo y guiado por un instructor (en línea o presencial) está dirigido a científicos de datos y desarrolladores de nivel intermedio que desean entender y aplicar técnicas de aprendizaje profundo utilizando el entorno Google Colab.

Al finalizar este curso, los participantes podrán:

• Configurar y navegar por Google Colab para proyectos de aprendizaje profundo.
• Comprender los fundamentos de las redes neuronales.
• Implementar modelos de aprendizaje profundo utilizando TensorFlow.
• Entrenar y evaluar modelos de aprendizaje profundo.
• Utilizar funciones avanzadas de TensorFlow para el aprendizaje profundo.

Esta formación en vivo, guiada por un instructor en Bilbao (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 Bilbao (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 dirigido por un instructor (en línea o presencial) en Bilbao está destinado a científicos de datos y desarrolladores de nivel intermedio que desean aplicar algoritmos de aprendizaje automático de manera eficiente utilizando el entorno de Google Colab.

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

• Configurar y navegar en 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 modelos de aprendizaje automático de manera efectiva.

TinyML es la práctica de desplegar modelos de aprendizaje automático en hardware altamente restringido.

Este entrenamiento dirigido por un instructor (en línea o presencial) está orientado a practicantes de nivel avanzado que desean optimizar modelos TinyML para su implementación con baja latencia y eficiencia en memoria en dispositivos embebidos.

Al completar este entrenamiento, los participantes serán capaces de:

• Aplicar técnicas de cuantización, poda y compresión para reducir el tamaño del modelo sin sacrificar la precisión.
• Evaluar modelos TinyML en términos de latencia, consumo de memoria y eficiencia energética.
• Implementar pipelines de inferencia optimizados en microcontroladores y dispositivos periféricos.
• Evaluar los compromisos entre rendimiento, precisión y restricciones de hardware.

Formato del curso

• Presentaciones dirigidas por un instructor, respaldadas por demostraciones técnicas.
• Ejercicios prácticos de optimización y pruebas comparativas de rendimiento.
• Implementación práctica de pipelines TinyML en un entorno de laboratorio controlado.

Opciones de personalización del curso

• Para un entrenamiento a medida alineado con plataformas de hardware específicas o flujos de trabajo internos, por favor contáctenos para personalizar el programa.

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

Esta formación en vivo dirigida por un instructor en Bilbao (en línea o presencial) está destinada a profesionales de nivel inicial que desean comprender y aplicar tecnologías de IA dentro de la industria de fabricación de semiconductores.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender los principios básicos de la IA y cómo se aplican a la fabricación de semiconductores.
• Identificar áreas dentro de la fabricación de semiconductores donde la IA puede ser implementada efectivamente.
• Utilizar herramientas y técnicas de IA para mejorar la eficiencia de producción y el control de calidad.
• Implementar modelos básicos de IA para optimizar los procesos de fabricación.

Docker es una plataforma de contenerización utilizada para crear entornos reproducibles, portátiles y escalables para sistemas de ML.

Este entrenamiento dirigido por un instructor (en línea o en sitio) está destinado a profesionales técnicos intermedios y avanzados que deseen contenerizar y operacionalizar pipelines de ML completos utilizando Docker.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes serán capaces de:

• Contenerizar las cargas de trabajo de entrenamiento, validación e inferencia de ML.
• Diseñar y orquestar pipelines de ML end-to-end utilizando Docker y herramientas complementarias.
• Implementar versionamiento, reproducibilidad e integración continua/entrega continua (CI/CD) para componentes de ML.
• Desplegar, monitorear y escalar servicios de ML en entornos contenerizados.

Formato del Curso

• Conferencias interactivas respaldadas por demostraciones prácticas.
• Ejercicios prácticos enfocados en la construcción de componentes reales de pipelines de ML.
• Implementación en laboratorio en vivo para flujos de trabajo contenerizados end-to-end.

Opciones de Personalización del Curso

• Para un entrenamiento personalizado alineado con necesidades específicas de infraestructura de ML, por favor contáctenos para discutir opciones.

Este curso dirigido por un instructor, en vivo, en Bilbao (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 Bilbao (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 Bilbao (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 Bilbao (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 Bilbao (en línea o presencial) está destinada a ingenieros de sistemas embebidos de nivel intermedio y desarrolladores de IA que desean implementar modelos de aprendizaje automático en microcontroladores utilizando TensorFlow Lite y Edge Impulse.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender los fundamentos de TinyML y sus beneficios para las aplicaciones de IA en la frontera.
• Configurar un entorno de desarrollo para proyectos de TinyML.
• Entrenar, optimizar e implementar modelos de IA en microcontroladores de bajo consumo.
• Utilizar TensorFlow Lite y Edge Impulse para implementar aplicaciones reales de TinyML.
• Optimizar modelos de IA para eficiencia energética y restricciones de memoria.

Esta formación en vivo dirigida por un instructor en Bilbao (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 formación en vivo impartida por instructores en <ubicación> (en línea o presencial) está dirigida a biólogos que desean comprender cómo funciona AlphaFold y utilizar los modelos de AlphaFold como guía en sus estudios experimentales.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender los principios básicos de AlphaFold.
• Aprender cómo funciona AlphaFold.
• Aprender a interpretar las predicciones y resultados de AlphaFold.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Bilbao (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 formación impartida por un instructor, en vivo y disponible en línea o in situ, está dirigida a científicos de datos, ingenieros de aprendizaje automático e investigadores en visión por computadora que deseen aprovechar Stable Diffusion para generar imágenes de alta calidad en diversos casos de uso.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender los principios de Stable Diffusion y su funcionamiento en la generación de imágenes.
• Construir y entrenar modelos de Stable Diffusion para tareas de generación de imágenes.
• Aplicar Stable Diffusion en diversos escenarios de generación de imágenes, como inpainting, outpainting y traducción de imagen a imagen.
• Optimizar el rendimiento y la estabilidad de los modelos de Stable Diffusion.

Este entrenamiento en vivo dirigido por un instructor (en línea o presencial) está destinado a ingenieros y científicos de datos principiantes que desean comprender los fundamentos de TinyML, explorar sus aplicaciones y deploy modelos de IA en microcontroladores.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes podrán:

• Comprender los fundamentos de TinyML y su importancia.
• Implementar modelos ligeros de IA en microcontroladores y dispositivos edge.
• Optimizar y ajustar modelos de aprendizaje automático para un bajo consumo de energía.
• Aplicar TinyML a aplicaciones del mundo real como reconocimiento de gestos, detección de anomalías y procesamiento de audio.

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.

Inteligencia Artificial Aplicada desde Cero en Python proporciona a programadores y analistas de datos las técnicas fundamentales para construir soluciones de aprendizaje automático desde cero utilizando Python. Aborda los principios clave de la clasificación y regresión en el aprendizaje supervisado, el agrupamiento y la detección de anomalías en el aprendizaje no supervisado, así como arquitecturas avanzadas de redes neuronales. Examina métodos probados para trabajar con scikit-learn, Apache Spark MLlib y cuadernos Jupyter en el desarrollo práctico de inteligencia artificial. Ayuda a los profesionales a implementar modelos prácticos de aprendizaje automático, evaluar las limitaciones de los algoritmos y completar proyectos aplicados para la resolución de problemas del mundo real.

El Deep Reinforcement Learning (DRL) combina los principios del aprendizaje por refuerzo con las arquitecturas de aprendizaje profundo para permitir que los agentes tomen decisiones a través de la interacción con sus entornos. Subyace a muchos avances modernos en IA, como vehículos autónomos, control robótico, trading algorítmico y sistemas de recomendación adaptativos. El DRL permite que un agente artificial aprenda estrategias, optimice políticas y tome decisiones autónomas basadas en el ensayo y error mediante el aprendizaje basado en recompensas.

Este entrenamiento dirigido por un instructor (en línea o presencial) está destinado a desarrolladores intermedios y científicos de datos que deseen aprender y aplicar técnicas de Deep Reinforcement Learning para construir agentes inteligentes capaces de tomar decisiones autónomas en entornos complejos.

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

• Entender los fundamentos teóricos y principios matemáticos del Aprendizaje por Refuerzo.
• Implementar algoritmos clave de RL, incluyendo Q-Learning, Policy Gradients y métodos Actor-Critic.
• Construir y entrenar agentes de Deep Reinforcement Learning usando TensorFlow o PyTorch.
• Aplicar DRL a aplicaciones del mundo real, como juegos, robótica y optimización de decisiones.
• Solucionar problemas, visualizar y optimizar el rendimiento de entrenamiento usando herramientas modernas.

Formato del Curso

• Conferencia interactiva y discusión guiada.
• Ejercicios prácticos e implementaciones prácticas.
• Demostraciones de codificación en vivo y aplicaciones basadas en proyectos.

Opciones de Personalización del Curso

• Para solicitar una versión personalizada de este curso (por ejemplo, utilizando PyTorch en lugar de TensorFlow), por favor contáctenos para arreglarlo.

Explorar los fundamentos de la inteligencia artificial revela cómo la tecnología inteligente transforma la estrategia digital, la automatización y la toma de decisiones en las operaciones empresariales. Examina los conceptos clave que abarcan la historia de la IA, los marcos de resolución de problemas, la representación del conocimiento, el razonamiento bajo incertidumbre y los paradigmas de aprendizaje automático, junto con la comunicación, la percepción y la acción autónoma. Guía a directivos y arquitectos para evaluar oportunidades de transformación impulsadas por la IA, analizar tendencias emergentes de tecnología e integrar soluciones inteligentes prácticas que aceleren la agilidad empresarial.

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.

Este programa de 8 días ofrece un recorrido completo, desde fundamentos sólidos de ingeniería en Python hasta el diseño avanzado de sistemas de IA. Los participantes desarrollan prácticas de codificación disciplinadas, dominan métodos de aprendizaje estadístico y profundo, y construyen sistemas generativos de IA y basados en agentes listos para producción. El enfoque está en la fiabilidad, la evaluación, la seguridad y el despliegue en el mundo real, más que solo en la experimentación.

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.

Impulsa tus conocimientos en ciencia de datos con este curso integral de aprendizaje automático que cubre algoritmos fundamentales como Naive Bayes, Árboles de Decisión, Redes Neuronales, Máquinas de Soporte Vectorial y técnicas de agrupamiento. Adquiere experiencia práctica en los fundamentos teóricos y su aplicación mediante ejemplos del mundo real. Ideal para analistas de datos, ingenieros de software, entusiastas de la inteligencia artificial y profesionales empresariales que buscan aplicar soluciones de aprendizaje automático. Domina las métricas de rendimiento de clasificación, la validación cruzada, el equilibrio entre sesgo y varianza, y los fundamentos del aprendizaje profundo para construir modelos predictivos robustos.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Bilbao (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 formación dirigida por un instructor (en línea o presencial) está destinada a científicos de datos que deseen usar TensorFlow para analizar datos potencialmente fraudulentos.

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

• Crear un modelo de detección de fraude en Python y TensorFlow.
• Construir regresiones lineales y modelos de regresión lineal para predecir fraudes.
• Desarrollar una aplicación de IA integral para analizar datos fraudulentos.

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 las redes neuronales.

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

En este entrenamiento dirigido por un instructor y en vivo, los participantes aprenderán cómo implementar modelos de aprendizaje profundo para telecomunicaciones utilizando Python a medida que pasan por la creación de un modelo de riesgo crediticio basado en aprendizaje profundo.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes serán capaces de:

• Comprender los conceptos fundamentales del aprendizaje profundo.
• Aprender las aplicaciones y usos del aprendizaje profundo en telecomunicaciones.
• Usar Python, Keras y TensorFlow para crear modelos de aprendizaje profundo para telecomunicaciones.
• Construir su propio modelo de predicción de deserción 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 hacer los arreglos necesarios.

Esta formación práctica, impartida por instructores, está diseñada como una continuación natural del curso Python para Análisis de Datos.

Introduce a los participantes en los conceptos fundamentales del Aprendizaje Automático y muestra cómo pueden aplicarse directamente a tareas de análisis de datos, como la predicción, la clasificación y la segmentación.

El enfoque está en comprender cómo funciona el Aprendizaje Automático en la práctica, utilizando herramientas familiares como Python, Pandas y Jupyter Notebook, sin requerir una base matemática avanzada.

Este entrenamiento dirigido por un instructor (en línea o presencial) en Bilbao está destinado a ingenieros que deseen evaluar los enfoques y herramientas disponibles actualmente para tomar una decisión inteligente sobre el camino a seguir al adoptar MLOps dentro de su organización.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes serán capaces de:

• Instalar y configurar diversos marcos y herramientas de MLOps.
• Formar el tipo adecuado de equipo con las habilidades necesarias para construir y mantener un sistema de MLOps.
• Preparar, validar y versionar datos para su uso por modelos de ML.
• Comprender los componentes de una Pipeline de ML y las herramientas necesarias para construir una.
• Experimentar con diferentes marcos y servidores de aprendizaje automático para su implementación en producción.
• Operacionalizar todo el proceso de Aprendizaje Automático para que sea reproducible y mantenible.

Este curso de formación presencial dirigido por un instructor en Bilbao (en línea o en las instalaciones del cliente) está destinado a analistas de datos intermedios, desarrolladores o aspirantes a científicos de datos que deseen aplicar técnicas de aprendizaje automático en Python para extraer conocimientos, hacer predicciones y automatizar decisiones basadas en datos.

Al final de este curso, los participantes podrán:

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

Este curso dirigido por un instructor (en línea o presencial) está destinado a desarrolladores y científicos de datos que deseen usar Tensorflow 2.x para construir predictores, clasificadores, modelos generativos, redes neuronales y más.

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

• Instalar y configurar TensorFlow 2.x.
• Comprender las ventajas de TensorFlow 2.x sobre versiones anteriores.
• Construir modelos de aprendizaje profundo.
• Implementar un clasificador de imágenes avanzado.
• Desplegar un modelo de aprendizaje profundo en la nube, dispositivos móviles y sistemas IoT.

Este curso comienza con la entrega de conocimientos conceptuales en redes neuronales y, en general, en el algoritmo de aprendizaje automático, aprendizaje profundo (algoritmos y aplicaciones).

Parte-1 (40%) de esta capacitación se centra más en los fundamentos, pero te ayudará a elegir la tecnología adecuada: TensorFlow, Caffe, Theano, DeepDrive, Keras, etc.

La Parte 2 (20%) de esta capacitación presenta Theano, una biblioteca de Python que hace que escribir modelos de aprendizaje profundo sea fácil.

Parte-3 (40%) de la capacitación estaría ampliamente basada en Tensorflow - 2nd Generation API de la biblioteca de software de código abierto de Google para Deep Learning. Los ejemplos y handson se harían todos en TensorFlow.

Audiencia

Este curso está dirigido a ingenieros que buscan utilizar TensorFlow para sus proyectos de aprendizaje profundo.

Después de completar este curso, los delegados:

• tener una buena comprensión de las redes neuronales profundas (DNN), CNN y RNN
• comprender la estructura y los mecanismos de despliegue de TensorFlow
• ser capaz de llevar a cabo las tareas y configuraciones de entorno / producción / arquitectura
• ser capaz de evaluar la calidad del código, realizar la depuración, el monitoreo
• ser capaz de implementar producción avanzada como modelos de entrenamiento, construcción de gráficos y registro