Aprendizaje automático con Google Colab

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 formativo presencial, impartido por un instructor España (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 curso práctico dirigido por un instructor en España (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.

Esta capacitación presencial o en línea, impartida por instructores España, 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 en vivo impartida por un instructor en España (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 en línea, impartido por instructores España, 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.