Aprendizaje automático y análisis predictivo con Python

Este curso aborda el uso de la Inteligencia Artificial (con especial énfasis en el Aprendizaje Automático y el Aprendizaje Profundo) dentro del sector automotriz. Ayuda a determinar qué tecnologías podrían aplicarse potencialmente en diversas situaciones relacionadas con los vehículos: desde tareas básicas de automatización y reconocimiento de imágenes hasta la toma autónoma de decisiones.

El estudio de los fundamentos de la inteligencia artificial permite comprender cómo esta tecnología transforma las estrategias digitales, la automatización y la toma de decisiones en las empresas. Se abordan conceptos clave como la historia de la IA, sus marcos para la resolución de problemas, la representación del conocimiento, el razonamiento ante situaciones inciertas y los paradigmas de aprendizaje automático, así como aspectos vinculados a la comunicación, la percepción y la acción autónoma. Este contenido ayuda a ejecutivos y arquitectos tecnológicos a identificar oportunidades derivadas de la IA, evaluar tendencias emergentes y aplicar soluciones inteligentes que impulsen la agilidad empresarial.

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.

Las redes neuronales artificiales son modelos computacionales de datos empleados en el desarrollo de sistemas de Inteligencia Artificial capaces de llevar a cabo tareas "inteligentes". Estas redes se utilizan habitualmente en aplicaciones de Aprendizaje automático, que a su vez constituyen una forma concreta de implementación de la IA. El Aprendizaje profundo es un subconjunto del aprendizaje automático.

Este curso, "Inteligencia Artificial aplicada desde cero en Python", proporciona a programadores y analistas de datos técnicas fundamentales para desarrollar soluciones de aprendizaje automático partiendo desde cero mediante el uso de Python. Se abordan los principios básicos del aprendizaje supervisado, tanto en clasificación como regresión, así como el aprendizaje no supervisado con técnicas de agrupamiento y detección de anomalías. Además, se estudian arquitecturas avanzadas de redes neuronales. El curso explora métodos probados para trabajar con herramientas como scikit-learn, Apache Spark MLlib y cuadernos de Jupyter en el desarrollo práctico de proyectos de IA. Asimismo, ayuda a los profesionales a implementar modelos de aprendizaje automático eficaces, evaluar las limitaciones de los algoritmos y completar proyectos aplicados orientados a resolver problemas reales.

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.

Esta capacitación presencial guiada por un instructor en España (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.

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.

El Aprendizaje por Refuerzo Profundo (Deep Reinforcement Learning, DRL) combina los principios del aprendizaje por refuerzo con arquitecturas de deep learning para permitir que los agentes tomen decisiones mediante la interacción con su entorno. Este enfoque sustenta numerosos avances recientes en el ámbito de la inteligencia artificial, como vehículos autónomos, control robótico, trading algorítmico y sistemas de recomendación adaptativos. Gracias al aprendizaje basado en recompensas, un agente artificial puede desarrollar estrategias, optimizar políticas y tomar decisiones de manera autónoma mediante la experimentación.

Este curso práctico e interactivo, impartido por instructores especializados (de forma presencial o online), está dirigido a desarrolladores y científicos de datos con nivel intermedio que deseen aplicar técnicas de Aprendizaje por Refuerzo Profundo para crear agentes inteligentes capaces de tomar decisiones autónomas en entornos complejos.

Al finalizar el curso, los participantes serán capaces de:

• Comprender los fundamentos teóricos y los principios matemáticos del aprendizaje por refuerzo.
• Implementar algoritmos clave del ámbito del RL, entre ellos Q-Learning, Gradientes de Política y métodos Actor-Critic.
• Desarrollar y entrenar agentes de Aprendizaje por Refuerzo Profundo utilizando TensorFlow o PyTorch.
• Aplicar el DRL a casos prácticos como videojuegos, control robótico y optimización de decisiones.
• Diagnosticar problemas, visualizar resultados y optimizar el rendimiento del entrenamiento con herramientas modernas.

Formato del curso

• Clases interactivas acompañadas de debates guiados.
• Ejercicios prácticos y aplicaciones concretas.
• Demostraciones en tiempo real mediante programación y proyectos reales.

Opciones de personalización del curso

• Si desean solicitar una versión adaptada de este curso (por ejemplo, utilizando PyTorch en lugar de TensorFlow), no duden en contactarnos para gestionarlo.

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.

Kubeflow es una plataforma de código abierto diseñada para facilitar la creación, el entrenamiento y el despliegue de flujos de trabajo de aprendizaje automático en entornos basados en Kubernetes.

Esta capacitación presencial o en línea, dirigida por un instructor, está orientada a profesionales con conocimientos básicos e intermedios que desean desarrollar flujos de trabajo de ML confiables mediante Kubeflow.

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

• Explorar el ecosistema y los componentes principales de Kubeflow.
• Desarrollar flujos de trabajo reproducibles usando Kubeflow Pipelines.
• Ejecutar tareas de entrenamiento escalables en Kubernetes.
• Desplegar modelos de aprendizaje automático de manera eficiente gracias a Kubeflow Serving.

Formato del curso

• Presentaciones guiadas y debates colaborativos.
• Prácticas prácticas con componentes reales de Kubeflow.
• Ejercicios que permiten desarrollar flujos de trabajo de ML integrales.

Opciones de personalización del curso

• Es posible adaptar este entrenamiento a las necesidades tecnológicas y proyectuales específicas de su equipo.

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.

Este curso comienza brindándole conocimientos conceptuales sobre redes neuronales, algoritmos de aprendizaje automático en general y el aprendizaje profundo (sus algoritmos y aplicaciones).

La primera parte del entrenamiento (40%) se centra en los fundamentos, pero le ayudará a elegir la tecnología adecuada: TensorFlow, Caffe, Theano, DeepDrive, Keras, etc.

En la segunda parte (20%), se introduce Theano, una biblioteca de Python que facilita el desarrollo de modelos de aprendizaje profundo.

La tercera parte del curso (40%) se basará principalmente en TensorFlow: la API de la biblioteca de código abierto para aprendizaje profundo de Google. Todos los ejemplos y ejercicios prácticos se realizarán con TensorFlow.

Público objetivo

Este curso está dirigido a ingenieros que deseen emplear TensorFlow en sus proyectos de aprendizaje profundo.

Al finalizar el curso, los participantes podrán:

• Comprender a fondo las redes neuronales profundas (DNN), así como las redes convolucionales (CNN) y recurrentes (RNN).
• Entender la estructura de TensorFlow y sus mecanismos de implementación.
• Realizar tareas relacionadas con la instalación, configuración del entorno de producción y arquitectura del sistema.
• Evaluar la calidad del código, realizar depuración y monitoreo.
• Implementar modelos listos para producción, como entrenamiento de redes, creación de grafos computacionales y registro de datos.

Esta formación presencial o online impartida por instructores España 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.