Visión por computadora con Python

Este curso intensivo y práctico cubre técnicas avanzadas de Python, las mejores prácticas de ingeniería y los patrones de diseño comúnmente utilizados para construir aplicaciones de Python que sean mantenibles, probables y de alto rendimiento. Hace énfasis en el uso de herramientas modernas, tipado, modelos de concurrencia, patrones arquitectónicos y flujos de trabajo listos para implementación.

Esta formación dirigida por un instructor (en línea o presencial) está destinada a desarrolladores intermedios y avanzados de Python que deseen adoptar prácticas y patrones profesionales para sistemas de Python de nivel de producción.

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

• Aplicar el tipado de Python, dataclasses y verificación de tipos para aumentar la confiabilidad del código.
• Usar patrones de diseño y principios arquitectónicos para estructurar aplicaciones robustas.
• Implementar concurrencia y paralelismo correctamente usando asyncio y multiprocessing.
• Construir código bien probado con pytest, pruebas basadas en propiedades y pipelines CI.
• Perfilizar, optimizar y endurecer aplicaciones de Python para producción.
• Empaquetar, distribuir e implementar proyectos de Python utilizando herramientas modernas y contenedores.

Formato del Curso

• Charlas interactivas y breves demostraciones.
• Laboratorios prácticos y ejercicios de codificación cada día.
• Proyecto final integrador que incluye patrones, pruebas e implementación.

Opciones de Personalización del Curso

• Para solicitar una formación personalizada o un enfoque específico (datos, web o infraestructura), por favor contáctenos para hacer los arreglos necesarios.

Este curso enseña técnicas prácticas de ingeniería para diseñar, construir, probar e implementar sistemas agentes (autónomos) mediante Python. Abarca el bucle del agente, la integración de herramientas, la gestión de memoria y estado, los patrones de orquestación, los controles de seguridad y aspectos clave para entornos de producción.

Se trata de una capacitación presencial o en línea, guiada por un instructor, dirigida a ingenieros de Machine Learning, desarrolladores de IA e ingenieros de software con nivel intermedio o avanzado que deseen crear agentes autónomos robustos y listos para producción utilizando Python.

Al finalizar este curso, los participantes podrán:

• Diseñar e implementar el bucle del agente y sus flujos de toma de decisiones.
• Integrar herramientas y APIs externas para ampliar las capacidades de los agentes.
• Implementar arquitecturas de memoria a corto y largo plazo para los agentes.
• Coordinar orquestaciones de múltiples pasos y facilitar la composabilidad entre agentes.
• Aplicar buenas prácticas en materia de seguridad, control de acceso y observabilidad para los agentes desplegados.

Formato del curso

• Clases interactivas con discusiones y ejercicios prácticos.
• Laboratorios prácticos donde se construyen agentes usando Python y SDKs populares.
• Ejercicios basados en proyectos que permiten desarrollar prototipos listos para implementación.

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una capacitación adaptada a sus necesidades, no dude en contactarnos.

Este curso profundiza en los enfoques prácticos para aplicar la Ciencia de Datos y la Inteligencia Artificial utilizando Python. Capacita a profesionales para explorar datos, desarrollar modelos de aprendizaje automático e implementar aplicaciones basadas en IA en entornos empresariales. Se abordan los flujos de trabajo CRISP-DM, el análisis estadístico, el aprendizaje supervisado y no supervisado, el aprendizaje profundo con Tensorflow, el procesamiento del lenguaje natural, el manejo de grandes volúmenes de datos mediante Spark y la narración basada en datos. Es ideal para principiantes que buscan obtener una certificación en ciencia de datos con Python y recibir capacitación orientada a su inserción laboral.

La Inteligencia Artificial con Python consiste en el desarrollo de sistemas inteligentes mediante el amplio ecosistema de bibliotecas de IA y aprendizaje automático que ofrece Python.

Este curso, dirigido por un instructor y impartido en vivo (en línea o presencial), está orientado a programadores de Python de nivel intermedio que deseen diseñar, implementar y desplegar soluciones de IA utilizando este lenguaje.

Al finalizar el curso, los participantes podrán:

• Implementar algoritmos de IA mediante las principales bibliotecas especializadas en Python.
• Trabajar con modelos de aprendizaje supervisado, no supervisado y por refuerzo.
• Integrar soluciones de IA en aplicaciones y flujos de trabajo ya existentes.
• Evaluar el desempeño de los modelos y optimizarlos para lograr mayor precisión y eficiencia.

Formato del curso

• Clases interactivas con discusión guiada.
• Numerosos ejercicios prácticos para consolidar los conocimientos.
• Aplicación directa en un entorno de laboratorio en vivo.

Opciones de personalización del curso

• Si desea solicitar una adaptación específica para su equipo, no dude en contactarnos.

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 CANN SDK (Compute Architecture for Neural Networks) proporciona herramientas poderosas de implementación y optimización para aplicaciones de IA en tiempo real en visión por computadora y procesamiento del lenguaje natural, especialmente en hardware Huawei Ascend.

Este entrenamiento dirigido por un instructor (en línea o presencial) está destinado a prácticos de IA de nivel intermedio que deseen construir, implementar y optimizar modelos de visión y lenguaje utilizando el CANN SDK para casos de uso en producción.

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

• Implementar y optimizar modelos de CV y PLN utilizando CANN y AscendCL.
• Usar las herramientas de CANN para convertir los modelos e integrarlos en pipelines en vivo.
• Optimizar el rendimiento de inferencia para tareas como detección, clasificación y análisis de sentimientos.
• Construir pipelines de CV/PLN en tiempo real para escenarios de implementación en el borde o en la nube.

Formato del Curso

• Conferencia interactiva y demostración.
• Laboratorio práctico con implementación de modelos y perfilado de rendimiento.
• Diseño de pipelines en vivo utilizando casos de uso reales de CV y PLN.

Opciones de Personalización del Curso

• Para solicitar un entrenamiento personalizado para este curso, por favor contáctenos para hacer los arreglos necesarios.

Esta formación presencial, dirigida por instructores España (en línea o in situ) está pensada para desarrolladores de inteligencia artificial e ingenieros especializados en visión por computadora con nivel intermedio que deseen crear sistemas visuales robustos para aplicaciones de conducción autónoma.

Al finalizar este entrenamiento, los asistentes serán capaces de:

• Comprender los conceptos fundamentales de la visión por computadora en vehículos autónomos.
• Implementar algoritmos para detección de objetos, identificación de carriles y segmentación semántica.
• Integrar los sistemas visuales con otros subsistemas de los vehículos autónomos.
• Aplicar técnicas de aprendizaje profundo para llevar a cabo tareas avanzadas de percepción.
• Evaluar el rendimiento de los modelos de visión por computadora en situaciones reales.

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.

Esta formación en vivo dirigida por un instructor en España (en línea o presencial) está destinada a desarrolladores y analistas de datos de nivel intermedio que desean mejorar sus habilidades en el análisis y manipulación de datos usando Python, Pandas y NumPy.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Configurar un entorno de desarrollo que incluya Python, Pandas y NumPy.
• Crear una aplicación de análisis de datos utilizando Pandas y NumPy.
• Ejecutar operaciones avanzadas de manipulación, ordenación y filtrado de datos.
• Realizar operaciones agregadas y analizar datos de series temporales.
• Visualizar datos usando Matplotlib y otras bibliotecas de visualización.
• Depurar y optimizar su código de análisis de datos.

Esta formación en vivo, dirigida por un instructor en España (en línea o presencial), está orientada a ingenieros de visión por computadora de nivel intermedio y avanzado, desarrolladores de IA y profesionales de IoT que desean implementar y optimizar modelos de visión por computadora para el procesamiento en tiempo real en dispositivos edge.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender los fundamentos de la IA Edge y sus aplicaciones en visión por computadora.
• Implementar modelos de aprendizaje profundo optimizados en dispositivos edge para el análisis de imágenes y videos en tiempo real.
• Utilizar frameworks como TensorFlow Lite, OpenVINO y NVIDIA Jetson SDK para la implementación de modelos.
• Optimizar modelos de IA para rendimiento, eficiencia energética e inferencia de baja latencia.

Esta formación en vivo dirigida por un instructor en España (en línea o presencial) está destinada a personal de aplicación de la ley principiante que desea pasar de los bocetos faciales manuales al uso de herramientas de Inteligencia Artificial para desarrollar sistemas de reconocimiento facial.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender los fundamentos de la Inteligencia Artificial y el Aprendizaje Automático.
• Adquirir conocimientos básicos sobre el procesamiento digital de imágenes y su aplicación en el reconocimiento facial.
• Desarrollar habilidades para usar herramientas e frameworks de IA para crear modelos de reconocimiento facial.
• Obtener experiencia práctica en la creación, entrenamiento y prueba de sistemas de reconocimiento facial.
• Comprender las consideraciones éticas y las mejores prácticas en el uso de tecnología de reconocimiento facial.

Este curso presencial o en línea, guiado por instructores especializados, está destinado a desarrolladores que desean emplear el stack FARM (FastAPI, React y MongoDB) para crear aplicaciones web dinámicas, de alto rendimiento y fácilmente escalables.

Al término del entrenamiento, los participantes serán capaces de:

• Configurar el entorno necesario para integrar FastAPI, React y MongoDB.
• Entender a fondo la esencia del stack FARM: sus conceptos clave, funcionalidades y beneficios.
• Implementar APIs REST mediante FastAPI.
• Diseñar interfaces interactivas utilizando React.
• Crear, probar e implementar aplicaciones completas empleando el stack FARM.

Este entrenamiento presencial o virtual, dirigido por instructores, está pensado para desarrolladores que quieran usar FastAPI junto con Python a fin de crear, probar y desplegar APIs RESTful de forma sencilla y rápida.

Al finalizar el curso, los asistentes podrán:

• Configurar el entorno adecuado para desarrollar APIs con Python y FastAPI.
• Diseñar APIs de forma más ágil gracias a la biblioteca FastAPI.
• Aprender a crear modelos de datos y esquemas mediante Pydantic y OpenAPI.
• Conectar las APIs con bases de datos empleando SQLAlchemy.
• Integrar mecanismos de seguridad y autenticación usando utilidades integradas en FastAPI.
• Generar imágenes de contenedores e implementar APIs web en entornos cloud.

Este curso presencial, impartido por instructores en España (en línea o in situ), está dirigido a profesionales intermedios que deseen utilizar Vision Builder AI para crear, ejecutar y perfeccionar sistemas de inspección automatizada destinados al sector SMT (Tecnología de Montaje Superficial).

Al concluir el curso, los participantes adquirirán las capacidades mencionadas:

• Implementará la configuración necesaria para inspecciones automáticas con Vision Builder AI.
• Obtendrá imágenes de alta calidad aptas para su análisis, tras el preprocesamiento correspondiente.
• Desarrollará criterios lógicos que faciliten la identificación y evaluación de posibles anomalías.
• Diseñará informes precisos para controlar y optimizar el funcionamiento del sistema.

Este curso presencial o online, impartido por un instructor en España, está dirigido a desarrolladores, investigadores y científicos de datos con conocimientos intermedios o avanzados que deseen aprender cómo implementar la detección de objetos en tiempo real mediante YOLOv7.

Al concluir el curso, los participantes podrán:

• Entender los conceptos fundamentales de la detección de objetos.
• Instalar y configurar YOLOv7 para dichas tareas.
• Entrenar y validar modelos personalizados con este modelo.
• Integrar YOLOv7 en distintos entornos de desarrollo relacionados con la visión por computadora.
• Diagnosticar y solucionar problemas habituales al aplicarlo.