Explicabilidad en Aprendizaje Profundo: Desmitificando Modelos de Caja Negra

Esta formación en vivo, dirigida por un instructor en España (en línea o presencial), está orientada a profesionales de nivel avanzado que desean mejorar su comprensión de las técnicas XAI para modelos AI complejos.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Implementar técnicas XAI de vanguardia en modelos AI.
• Interpretar modelos de aprendizaje profundo y sus decisiones.
• Aplicar métodos avanzados de explicabilidad agnósticos al modelo y específicos del modelo.
• Abordar desafíos relacionados con la transparencia AI en sistemas complejos.

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 curso ha sido creado para gerentes, arquitectos de soluciones, oficiales de innovación, CTO, arquitectos de software y todos los interesados en la visión general de la inteligencia artificial aplicada y el pronóstico más cercano para su desarrollo.

Esta formación en vivo dirigida por un instructor en España (en línea o presencial) está destinada a participantes de nivel principiante que desean aprender conceptos esenciales de probabilidad, estadística, programación y aprendizaje automático, y aplicarlos al desarrollo de IA.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Entender conceptos básicos de probabilidad y estadística, y aplicarlos a escenarios del mundo real.
• Escribir y entender código de programación procedimental, funcional y orientado a objetos.
• Implementar técnicas de aprendizaje automático como clasificación, agrupamiento y redes neuronales.
• Desarrollar soluciones de IA utilizando motores de reglas y sistemas expertos para resolver problemas.

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.

Este es un curso de 4 días que presenta la IA y su aplicación. Existe la opción de tener un día adicional para realizar un proyecto de IA al finalizar este curso. 

Este es un curso de 4 días que presenta la IA y su aplicación utilizando el lenguaje de programación Python. Existe la opción de tener un día adicional para realizar un proyecto de IA al finalizar este curso. 

Esta formación en vivo dirigida por un instructor en España (en línea o presencial) está destinada a científicos de datos y estadísticos de nivel intermedio que desean preparar datos, construir modelos y aplicar técnicas de aprendizaje automático efectivamente en sus dominios profesionales.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender e implementar diversos algoritmos de Machine Learning.
• Preparar datos y modelos para aplicaciones de aprendizaje automático.
• Efectuar análisis post hoc y visualizar resultados de manera efectiva.
• Aplicar técnicas de aprendizaje automático a escenarios reales específicos del sector.

La Red Neuronal Artificial es un modelo de datos computacional utilizado en el desarrollo de sistemas de Inteligencia Artificial (IA) capaces de realizar tareas "inteligentes". Las redes neuronales se utilizan comúnmente en aplicaciones de Aprendizaje Automático (ML), que a su vez son una implementación de la IA. El Aprendizaje Profundo es un subconjunto del ML.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en España (en línea o presencial) está dirigida a investigadores y desarrolladores que desean usar Chainer para construir y entrenar redes neuronales en Python mientras hacen que el código sea fácil de depurar.

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

• Configure el entorno de desarrollo necesario para comenzar a desarrollar modelos de redes neuronales.
• Defina e implemente modelos de redes neuronales utilizando un código fuente comprensible.
• Ejecute ejemplos y modifique los algoritmos existentes para optimizar los modelos de entrenamiento de aprendizaje profundo mientras aprovecha los GPUs para un alto rendimiento.

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

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.

Esta formación en vivo dirigida por un instructor en España (en línea o presencial) está destinada a profesionales principiantes que desean aprender los fundamentos de la Inteligencia Artificial Explicativa y su papel en el desarrollo de sistemas AI responsables.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender los conceptos fundamentales de la Inteligencia Artificial Explicativa (XAI).
• Explorar la importancia de la transparencia e interpretabilidad en modelos AI.
• Aprender técnicas básicas para hacer que los modelos AI sean explicables.
• Aplicar técnicas XAI a modelos de aprendizaje automático sencillos.

Este entrenamiento en vivo dirigido por un instructor en España (en línea o presencial) está destinado a profesionales de nivel intermedio que desean aplicar técnicas de IA Explicable para garantizar equidad, transparencia y sistemas AI éticos.

Al final de este entrenamiento, los participantes podrán:

• Comprender el papel del XAI en los sistemas AI éticos.
• Implementar técnicas de XAI para detectar y mitigar sesgos en modelos AI.
• Garantizar la transparencia en los procesos de toma de decisiones de los modelos AI.
• Alinear el desarrollo de AI con estándares éticos y regulatorios.

Esta formación en vivo dirigida por un instructor en España (en línea o presencial) está destinada a profesionales de nivel intermedio y avanzado que desean implementar sistemas AI transparentes en aplicaciones del mundo real.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender la importancia de la transparencia en modelos AI.
• Implementar técnicas avanzadas de IA Explicativa (XAI) para interpretar modelos complejos.
• Mejorar la transparencia del modelo utilizando SHAP, LIME y otras herramientas.
• Abordar preocupaciones éticas y equidad en los modelos AI.