Cursos de Machine Learning en Madrid

Esta capacitación presencial o en línea dirigida por un instructor, disponible en Madrid, está orientada a profesionales principiantes que deseen comprender el concepto de los modelos preentrenados y aprender a utilizarlos para solucionar problemas del mundo real sin necesidad de crear modelos desde cero.

Al finalizarla, los asistentes podrán:

• Comprender el concepto y las ventajas de los modelos preentrenados.
• Explorar distintas arquitecturas de estos modelos y sus aplicaciones prácticas.
• Ajustar finamente un modelo preentrenado para tareas específicas.
• Implementarlo en proyectos sencillos de aprendizaje automático.

Este curso formativo presencial, impartido por un instructor Madrid (online o en persona), está dirigido a participantes con distintos grados de conocimiento que desean emplear la plataforma AutoML de Google para desarrollar chatbots adaptados a múltiples finalidades.

Al término del mismo, los asistentes podrán:

• Aprobar los conceptos básicos del desarrollo de chatbots.
• Navegar por Google Cloud Platform y acceder a AutoML.
• Preparar los datos necesarios para el entrenamiento de modelos de chatbot.
• Entrenar y evaluar modelos personalizados con AutoML.
• Implementar e integrar chatbots en diversas plataformas y canales.
• Hacer un seguimiento continuo del desempeño de los chatbots para optimizarlo.

Este taller presencial o en línea, impartido por un instructor (Madrid), está destinado a desarrolladores de IA con conocimientos intermedios, ingenieros del aprendizaje automático y arquitectos de sistemas interesados en la optimización de modelos para entornos periféricos.

Al concluirlo, los asistentes serán capaces de:

• Entender las dificultades y requisitos inherentes a la implementación de modelos en dispositivos periféricos.
• Aplicar técnicas de compresión para disminuir el volumen y la complejidad de los modelos de IA.
• Emplear métodos de cuantización con el fin de aumentar su eficacia operativa en hardware periférico.
• Poner en práctica estrategias como el podado para mejorar, asimismo, su desempeño global.
• Implementar dichos modelos optimizados en una amplia variedad de dispositivos periféricos.

Esta formación en vivo, impartida por un instructor, en Madrid (en línea o presencial), está dirigida a desarrolladores, científicos de datos y entusiastas de la tecnología de nivel intermedio que desean adquirir habilidades prácticas en el despliegue de modelos de IA en dispositivos de edge para diversas aplicaciones.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

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

Este entrenamiento presencial o en línea, impartido por un instructor, está dirigido a ingenieros de IA y científicos de datos con experiencia intermedia o avanzada que desean mejorar el rendimiento de los modelos DeepSeek, minimizar la latencia y desplegar soluciones de IA eficazmente mediante prácticas modernas de MLOps.

Al concluir este curso, los participantes podrán:

• Optimizar los modelos DeepSeek para maximizar su eficiencia, precisión y escalabilidad.
• Aplicar las mejores prácticas en MLOps y gestión de versiones de modelos.
• Desplegar estos modelos tanto en entornos cloud como locales.
• Supervisar, mantener y escalar soluciones de IA con gran eficacia.

Esta formación dirigida por un instructor en Madrid equipa a profesionales avanzados con las habilidades para diseñar, optimizar y desplegar pipelines completos de TinyML. Los participantes aprenderán a recopilar datos, entrenar modelos de bajo consumo y probar aplicaciones del mundo real mediante laboratorios prácticos.

Esta capacitación presencial o en línea, impartida por instructores Madrid, está dirigida a desarrolladores de nivel intermedio, científicos de datos y profesionales de la IA que deseen aprovechar TensorFlow Lite para aplicaciones de IA en el extremo.

Al finalizar este curso, los participantes podrán:

• Comprender los fundamentos de TensorFlow Lite y su relevancia dentro del ámbito de la IA en el extremo.
• Desarrollar y optimizar modelos de IA mediante TensorFlow Lite.
• Implementar modelos de TensorFlow Lite en diversos dispositivos periféricos.
• Utilizar herramientas y técnicas para la conversión y optimización de modelos.
• Crear aplicaciones prácticas basadas en IA en el extremo utilizando TensorFlow Lite.

Esta capacitación presencial o virtual dirigida por un instructor, realizada en Madrid, está orientada a profesionales de nivel avanzado que buscan dominar las tecnologías subyacentes en los sistemas autónomos.

Al término del curso, los asistentes serán capaces de:

• Diseñar e implementar modelos de IA para la toma de decisiones autónomas.
• Desarrollar algoritmos de control destinados a la navegación autónoma y la evasión de obstáculos.
• Garantizar la seguridad y fiabilidad en los sistemas autónomos impulsados por IA.
• Integrar estos sistemas con marcos tecnológicos existentes de robótica e inteligencia artificial.

Esta capacitación presencial guiada por un instructor en Madrid (en línea o in situ) está orientada a profesionales avanzados que deseen perfeccionar sus conocimientos en visión por computadora y comprender mejor cómo TensorFlow facilita la creación de modelos visuales innovadores mediante Google Colab.

Al finalizar esta formación, los participantes habrán desarrollado las competencias necesarias para:

• Diseñar y entrenar redes neuronales convolucionales (CNN) con TensorFlow.
• Utilizar Google Colab como plataforma eficiente para desarrollar modelos escalables en la nube.
• Aplicar diversas técnicas de preprocesamiento y acondicionamiento de imágenes destinadas a fines específicos de visión por computadora.
• Implementar modelos visuales en escenarios prácticos y reales.
• Emplear el aprendizaje por transferencia como herramienta para potenciar los resultados de las redes CNN.
• Analizar visualmente y comprender con claridad los resultados obtenidos por modelos que clasifican imágenes.

Esta formación dirigida por un instructor en Madrid equipa a los profesionales avanzados para asegurar las tuberías de TinyML en dispositivos de borde. Aprenderá a implementar técnicas de preservación de la privacidad, fortalecer modelos contra amenazas adversarias y aplicar mejores prácticas para el manejo seguro de datos en entornos restringidos.

Esta capacitación presencial o online dirigida por un instructor está enfocada en profesionales de nivel avanzado que desean profundizar sus conocimientos sobre modelos de aprendizaje automático, mejorar su competencia en el ajuste de hiperparámetros y aprender a implementarlos eficazmente mediante Google Colab.

Al finalizar este curso, los participantes serán capaces de:

• Implementar modelos avanzados utilizando frameworks como Scikit-learn y TensorFlow.
• Optimizar el desempeño de los modelos mediante ajustes precisos en sus hiperparámetros.
• Implementar dichos modelos en contextos reales gracias a Google Colab.
• Gestionar y colaborar en proyectos de aprendizaje automático de gran escala dentro de este entorno virtual.

Este curso práctico dirigido por un instructor en Madrid (presencial o en línea) está orientado a profesionales con nivel intermedio que deseen aplicar técnicas de IA para optimizar la gestión del rendimiento en plantas fabricantes de semiconductores.

Al concluir el curso, los participantes podrán:

• Analizar datos de producción para identificar variables que afectan al rendimiento.
• Implementar algoritmos de IA con el fin de potenciar los procesos de gestión del rendimiento.
• Ajustar parámetros productivos con la meta de minimizar defectos y maximizar resultados.
• Incorporar estrategias de gestión del rendimiento impulsadas por IA en los flujos operativos actuales.

Esta formación presencial o online dirigida por instructores está enfocada a profesionales intermedios del ámbito empresarial e informático que deseen aplicar el aprendizaje automático en negocios, proyecciones y sistemas impulsados por IA, utilizando casos prácticos y herramientas basadas en Python.

Al finalizar este curso, los participantes podrán:

• Comprender cómo el aprendizaje automático se integra en la estrategia empresarial y en los sistemas de IA.
• Aplicar técnicas de aprendizaje supervisado y no supervisado a problemas empresariales estructurados.
• Preprocesar y transformar datos para su modelado.
• Utilizar redes neuronales en tareas de clasificación y predicción.
• Realizar proyecciones de ventas mediante métodos estadísticos y basados en aprendizaje automático.
• Implementar agrupaciones de datos y minería de reglas de asociación para la segmentación de clientes y el descubrimiento de patrones.

Este curso práctico, dirigido por un instructor y ofrecido en Madrid (online o presencial), está diseñado para profesionales intermedios que deseen aplicar técnicas de mantenimiento predictivo impulsadas por IA al sector fabril de semiconductores, con el fin de potenciar la eficiencia operativa y evitar averías repentinas en los equipos.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes podrán:

• Implementar modelos de IA para predecir fallas en el equipo empleado en la fabricación de semiconductores.
• Analizar datos históricos relacionados con mantenimiento para detectar patrones que puedan representar problemas futuros.
• Incorporar soluciones basadas en IA al esquema habitual de producción y mantenimiento.
• Disminuir significativamente el tiempo muerto y los costos vinculados a la reparación del equipo mediante una administración anticipada e inteligente.

Esta formación práctica dirigida por un instructor en Madrid (en línea o presencial) está pensada para profesionales avanzados que deseen aplicar técnicas de IA innovadoras a la automatización del diseño de semiconductores, aumentando así su eficiencia, precisión e innovación en el proceso de creación y verificación de chips.

Al concluir esta formación, los participantes podrán:

• Aplicar técnicas avanzadas de IA para optimizar los procesos de diseño de semiconductores.
• Integrar modelos de aprendizaje automático en las herramientas EDA para mejorar la verificación del diseño.
• Desarrollar soluciones basadas en IA que aborden desafíos complejos en el diseño y fabricación de chips.
• Utilizar redes neuronales para mejorar la precisión y velocidad de la automatización del diseño.

Esta capacitación presencial o en línea Madrid, impartida por un instructor, va dirigida a científicos de datos y desarrolladores de nivel intermedio que desean comprender y aplicar técnicas de aprendizaje profundo usando el entorno de Google Colab.

Al concluir esta formación, los participantes serán capaces de:

• Configurar y manejar Google Colab para llevar a cabo proyectos de aprendizaje profundo.
• Entender las bases teóricas de las redes neuronales.
• Desarrollar modelos de aprendizaje profundo empleando TensorFlow.
• Entrenar y medir el rendimiento de dichos modelos.
• Utilizar las capacidades avanzadas que ofrece TensorFlow en tareas de aprendizaje profundo.

Esta capacitación presencial o en línea, dirigida por un instructor, está pensada para profesionales de nivel intermedio que desean comprender y aplicar técnicas basadas en IA con el fin de optimizar los procesos de fabricación de semiconductores.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Comprender las metodologías de IA aplicadas a la optimización de procesos en la fabricación de chips.
• Implementar modelos de inteligencia artificial para mejorar el rendimiento y reducir los defectos.
• Analizar datos de proceso a fin de identificar parámetros clave para su optimización.
• Utilizar técnicas de aprendizaje automático para perfeccionar los procesos de fabricación de semiconductores.

Este curso práctico dirigido por un instructor Madrid (en línea o presencial) está destinado a participantes de nivel intermedio que deseen automatizar y gestionar flujos de trabajo de aprendizaje automático, incluyendo el entrenamiento, validación e implementación de modelos mediante Apache Airflow.

Al concluir este curso, los asistentes serán capaces de:

• Configurar Apache Airflow para la organización de flujos de trabajo de aprendizaje automático.
• Automatizar tareas como el preprocesamiento de datos, el entrenamiento y la validación de modelos.
• Integrar Airflow con frameworks y herramientas de aprendizaje automático.
• Implementar modelos de aprendizaje automático mediante pipelines automatizados.
• Supervisar y optimizar los flujos de trabajo de aprendizaje automático en producción.

Este curso formativo presencial o en línea, dirigido por instructores, está orientado a científicos de datos y desarrolladores de nivel intermedio que deseen aplicar algoritmos de aprendizaje automático eficientemente mediante el entorno de Google Colab.

Al concluir este curso, los participantes estarán en condiciones de:

• Configurar y manejar Google Colab para sus proyectos de aprendizaje automático.
• Entender y aplicar diferentes algoritmos del área del aprendizaje automático.
• Emplear herramientas como Scikit-learn con el fin de analizar datos e inferir predicciones.
• Desarrollar modelos tanto supervisados como no supervisados.
• Perfeccionar y examinar los modelos de aprendizaje automático con precisión.

Esta formación presencial dirigida por un instructor en Madrid capacita a profesionales avanzados para optimizar modelos TinyML para dispositivos embebidos con recursos limitados. Los participantes aplicarán cuantización y poda, implementarán pipelines de inferencia de baja latencia y medirán el rendimiento frente a límites de memoria y energía.

Esta formación presencial o online impartida por instructores Madrid está dirigida a profesionales de nivel avanzado que deseen explorar las técnicas más modernas de XAI para modelos de aprendizaje profundo, con el fin de desarrollar sistemas de inteligencia artificial interpretables.

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Comprender las dificultades relacionadas con la explicabilidad en el aprendizaje profundo.
• Aplicar técnicas avanzadas de XAI a las redes neuronales.
• Interpretar las decisiones tomadas por los modelos de aprendizaje profundo.
• Evaluar los compromisos entre rendimiento y transparencia.

Esta capacitación en vivo, guiada por un instructor Madrid (en línea o presencial), está dirigida a profesionales sin experiencia previa que desean comprender y aplicar tecnologías de IA en la industria de fabricación de semiconductores.

Al finalizar el curso, los asistentes serán capaces de:

• Entender los principios básicos de la IA y su aplicación en la fabricación de semiconductores.
• Detectar las esferas dentro del sector donde resulta más provechoso implementar soluciones basadas en IA.
• Aprovechar herramientas y técnicas de IA para potenciar la eficiencia y el control de calidad de producción.
• Desplegar modelos elementales de IA destinados a optimizar dichos procesos productivos.

Esta capacitación presencial o online dirigida por un instructor está diseñada para científicos de datos y desarrolladores que deseen emplear modelos de ML.NET a fin de obtener proyecciones automáticas derivadas del análisis de datos en aplicaciones empresariales.

Al concluir esta capacitación, los participantes podrán:

• Instalar ML.NET e integrarlo al entorno de desarrollo de sus proyectos.
• Entender los principios del aprendizaje automático que sustentan las herramientas y algoritmos de ML.NET.
• Crear y entrenar modelos capaces de predecir resultados a partir de los datos proporcionados.
• Valorar el desempeño del modelo empleando las métricas propias de ML.NET.
• Mejorar la exactitud de los modelos existentes aprovechando las funcionalidades de ML.NET.
• Aplicar los conceptos aprendidos con ML.NET a otras iniciativas relacionadas con la ciencia de datos.

Esta capacitación presencial o en línea guiada por un instructor está dirigida a profesionales de datos de nivel intermedio interesados en aplicar técnicas de aprendizaje automático para resolver retos empresariales basados en información cuantitativa, tales como la previsión de ventas y el modelado predictivo con redes neuronales.

Al concluirla, los participantes tendrán capacidad para:

• Entender los conceptos esenciales y distintas variantes del aprendizaje automático.
• Aplicar algoritmos críticos vinculados a la clasificación, regresión, agrupamiento e identificación de relaciones entre variables.
• Llevar a cabo el análisis exploratorio y la preparación de información utilizando Python.
• Emplear redes neuronales en situaciones que requieran modelos no lineales.
• Desarrollar soluciones analíticas predictivas destinadas a la proyección empresarial, incluyendo indicadores relacionados con las ventas.
• Evaluar el desempeño de los modelos y perfeccionarlo por medio de instrumentos estadísticos y visuales.

Este curso práctico, dirigido por instructores en Madrid (en línea o presencial), está destinado a científicos de datos, ingenieros en machine learning, investigadores en aprendizaje profundo y expertos en visión por computadora de nivel intermedio y avanzado que desean ampliar sus conocimientos sobre el uso del aprendizaje profundo para la generación de imágenes a partir de texto.

Al finalizar este curso, los participantes serán capaces de:

• Comprender arquitecturas y técnicas avanzadas de aprendizaje profundo para la generación de imágenes a partir de texto.
• Implementar modelos complejos y realizar optimizaciones que permitan obtener síntesis de imagen de alta calidad.
• Optimizar el rendimiento y la escalabilidad ante conjuntos de datos grandes y modelos complejos.
• Ajustar los hiperparámetros para mejorar el rendimiento del modelo y su capacidad de generalización.
• Integrar Stable Diffusion con otros frameworks y herramientas de aprendizaje profundo

Esta capacitación presencial o online, impartida por instructores, está dirigida a profesionales de la ciberseguridad con nivel intermedio o avanzado que desean mejorar sus competencias en detección de amenazas e intervención ante incidentes mediante IA.

Al término del curso, los participantes podrán:

• Implementar algoritmos avanzados de IA para detectar amenazas en tiempo real.
• Personalizar modelos de IA conforme a necesidades específicas de seguridad cibernética.
• Elaborar flujos automatizados para la gestión eficaz de respuestas ante amenazas.
• Fortalecer la protección de herramientas de seguridad basadas en IA frente a ataques adversarios.

Este curso presencial o online, dirigido por un instructor y organizado en Madrid, está pensado para ingenieros de sistemas embebidos y desarrolladores de IA con conocimientos intermedios que quieren implementar modelos de aprendizaje automático en microcontroladores utilizando TensorFlow Lite y Edge Impulse.

Al completarlo, los asistentes serán capaces de:

• Comprender las bases teóricas de TinyML y sus beneficios para aplicaciones de IA en entornos periféricos.
• Configurar un entorno propicio para desarrollar soluciones con TinyML.
• Entrenar, optimizar e implementar modelos de IA en microcontroladores de bajo consumo energético.
• Aplicar TensorFlow Lite y Edge Impulse para desarrollar aplicaciones prácticas basadas en TinyML.
• Adaptar los modelos de IA a condiciones específicas de eficiencia energética y capacidad de memoria.

Esta formación presencial o online, impartida por un instructor en Madrid, está dirigida a profesionales de la ciberseguridad con conocimientos básicos que deseen aprender cómo utilizar la IA para potenciar sus capacidades en detección y respuesta ante amenazas.

Al finalizar el curso, los participantes podrán:

• Comprender las aplicaciones de la IA en ciberseguridad.
• Implementar algoritmos de IA para la detección de amenazas.
• Automatizar la respuesta ante incidentes mediante herramientas basadas en IA.
• Integrar la inteligencia artificial en las infraestructuras existentes de ciberseguridad.

Esta capacitación presencial o online, impartida por un instructor, va dirigida a biólogos que desean comprender el funcionamiento de AlphaFold y utilizar sus modelos como guía en sus investigaciones experimentales.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender los principios básicos que rigen AlphaFold.
• Conocer cómo funciona este sistema de predicción.
• Aprender a interpretar las predicciones y resultados obtenidos mediante AlphaFold.

Este curso presencial o en línea, impartido por instructores Madrid, está dirigido a analistas de datos de nivel intermedio que desean aprender cómo utilizar RapidMiner para estimar y proyectar valores, así como emplear herramientas analíticas orientadas al pronóstico de series temporales.

Al finalizar este curso, los participantes podrán:

• Aplicar la metodología CRISP-DM, seleccionar algoritmos adecuados de aprendizaje automático y mejorar la construcción y el rendimiento de modelos.
• Utilizar RapidMiner para estimar y proyectar valores, así como emplear herramientas analíticas destinadas al pronóstico de series temporales.

Este curso práctico, impartido por instructores (en línea o presencialmente), está destinado a científicos de datos, ingenieros de aprendizaje automático e investigadores en visión por computadora que buscan utilizar Stable Diffusion para crear imágenes de alta calidad según diversas necesidades.

Al concluir el curso, los participantes serán capaces de:

• Entender cómo funciona Stable Diffusion y sus principios básicos en la generación de imágenes.
• Construir y entrenar modelos de Stable Diffusion para tareas relacionadas con la creación de imágenes.
• Aplicar este modelo a distintos contextos, como relleno o expansión del contenido visual, así como traducción de estilos entre imágenes.
• Optimizar tanto el rendimiento como la estabilidad de los modelos generados con Stable Diffusion.

Este programa de 8 días ofrece un recorrido completo, desde una sólida base en ingeniería de Python hasta el diseño avanzado de sistemas de IA. Los participantes desarrollan prácticas de programación disciplinadas, dominan métodos estadísticos y de aprendizaje profundo, y construyen sistemas generativos de IA y agentes preparados para entornos productivos. El enfoque no radica únicamente en la experimentación, sino en aspectos como la fiabilidad, evaluación, seguridad e implementación real.

Este curso práctico dirigido por un instructor en Madrid (en línea o presencial) introduce al participante en el campo del reconocimiento de patrones y el aprendizaje automático. Se analizan aplicaciones concretas en estadística, informática, procesamiento de señales, visión por computadora, minería de datos y bioinformática.

Al concluirlo, los participantes estarán capacitados para:

• Aplicar métodos estadísticos fundamentales al reconocimiento de patrones.
• Hacer uso de modelos esenciales como las redes neuronales y los métodos basados en núcleos para el análisis de datos.
• Implementar técnicas sofisticadas destinadas a resolver problemas complejos.
• Aumentar la exactitud de sus predicciones mediante la combinación de diversos modelos.

Este curso práctico, impartido por un instructor Madrid (en línea o presencial), está dirigido a científicos de datos que deseen emplear TensorFlow para analizar posibles casos de fraude.

Al concluir el entrenamiento, los asistentes lograrán:

• Crear un modelo de detección de fraudes mediante Python y TensorFlow.
• Diseñar regresiones lineales con el fin de predecir casos fraudulentos.
• Elaborar una solución integral basada en IA para analizar este tipo de datos.

Este curso práctico dirigido por un instructor constituye una continuación natural del curso Python para el Análisis de Datos.

En él se introducen a los participantes los conceptos básicos del Aprendizaje Automático, mostrando cómo estos pueden aplicarse directamente a tareas de análisis de datos como la predicción, la clasificación y la segmentación.

El enfoque principal radica en comprender el funcionamiento práctico del Aprendizaje Automático, empleando herramientas conocidas tales como Python, Pandas y Jupyter Notebook, sin exigir conocimientos matemáticos avanzados.

Esta capacitación en vivo impartida por un instructor en Madrid (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores y científicos de datos que desean construir, desplegar y gestionar flujos de trabajo de aprendizaje automático en Kubernetes.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Instalar y configurar Kubeflow en entornos locales y en la nube.
• Construir, desplegar y gestionar flujos de trabajo de ML basados en contenedores Docker y Kubernetes.
• Ejecutar pipelines completos de aprendizaje automático en arquitecturas y entornos de nube diversos.
• Utilizar Kubeflow para generar y administrar cuadernos Jupyter.
• Desarrollar cargas de trabajo de entrenamiento de ML, ajuste de hiperparámetros e inferencia en múltiples plataformas.

Este curso presencial o online, dirigido por un instructor en Madrid, está diseñado para ingenieros que deseen analizar los enfoques y herramientas disponibles actualmente con el fin de decidir adecuadamente cómo implementar MLOps dentro de sus organizaciones.

Al finalizar este curso, los participantes serán capaces de:

• Instalar y configurar diversos marcos de trabajo y herramientas relacionadas con MLOps.
• Formar un equipo adecuado, dotado de las competencias necesarias para crear y gestionar un sistema MLOps.
• Preparar, validar y gestionar el control de versiones de los datos utilizados en modelos de aprendizaje automático.
• Comprender los componentes básicos de un pipeline de aprendizaje automático así como las herramientas requeridas para construirlo.
• Experimentar con diferentes marcos de trabajo y servidores de aprendizaje automático a fin de desplegarlos en producción.
• Poner en práctica todo el proceso de desarrollo del aprendizaje automático, garantizando su reproducibilidad y mantenimiento.

Este curso presencial o virtual en Madrid, guiado por un instructor, está dirigido a analistas de datos, desarrolladores o aspirantes a científicos de datos con nivel intermedio que deseen aplicar técnicas de aprendizaje automático en Python para obtener insights, realizar predicciones y automatizar decisiones basadas en datos.

Al finalizar este curso, los participantes podrán:

• Comprender y distinguir entre los principales paradigmas del aprendizaje automático.
• Explorar técnicas de preprocesamiento de datos y métricas para la evaluación de modelos.
• Aplicar algoritmos de aprendizaje automático para resolver problemas reales relacionados con los datos.
• Utilizar librerías de Python y cuadernos Jupyter en su desarrollo práctico.
• Diseñar modelos para predicción, clasificación, recomendaciones y agrupamiento de datos.

Esta formación en vivo dirigida por un instructor en Madrid (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores y científicos de datos que deseen utilizar TensorFlow 2.x para construir predictores, clasificadores, modelos generativos, redes neuronales, entre otros.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Instalar y configurar TensorFlow 2.x.
• Comprender las ventajas de TensorFlow 2.x sobre las 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 dispositivos IoT.