Capacitación en línea de Aprendizaje Automático en Venezuela

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Venezuela (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel principiante que desean comprender el concepto de los modelos preentrenados y aprender a aplicarlos para resolver problemas del mundo real sin tener que construir modelos desde cero.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender el concepto y las ventajas de los modelos preentrenados.
• Explorar varias arquitecturas de modelos preentrenados y sus casos de uso.
• Ajustar finamente (fine-tune) un modelo preentrenado para tareas específicas.
• Implementar modelos preentrenados en proyectos simples de aprendizaje automático.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Venezuela (en línea o presencial) está dirigida a participantes con diferentes niveles de conocimiento que deseen aprovechar la plataforma AutoML de Google para construir chatbots personalizados para diversas aplicaciones.

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

• Comprender los fundamentos del desarrollo de chatbots.
• Navegar por Google Cloud Platform y acceder a AutoML.
• Preparar datos para entrenar modelos de chatbot.
• Entrenar y evaluar modelos personalizados de chatbot utilizando AutoML.
• Desplegar e integrar chatbots en diversas plataformas y canales.
• Monitorear y optimizar el rendimiento del chatbot con el tiempo.

Esta formación en vivo dirigida por un instructor en Venezuela (en línea o presencial) está orientada a desarrolladores de IA de nivel intermedio, ingenieros de aprendizaje automático y arquitectos de sistemas que deseen optimizar sus modelos de IA para su implementación en el borde (edge).

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los desafíos y requisitos al implementar modelos de IA en dispositivos edge.
• Aplicar técnicas de compresión de modelos para reducir el tamaño y la complejidad de los mismos.
• Utilizar métodos de cuantización para mejorar la eficiencia del modelo en hardware edge.
• Implementar podado (pruning) y otras técnicas de optimización para mejorar el rendimiento del modelo.
• Desplegar modelos de IA optimizados en diversos dispositivos edge.

Esta capacitación en vivo, dirigida por un instructor, en Venezuela (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores, científicos de datos y entusiastas de la tecnología de nivel intermedio que deseen adquirir habilidades prácticas para desplegar modelos de IA en dispositivos edge para diversas aplicaciones.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

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

Esta formación en vivo con instructor en <ubicación> (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de IA y científicos de datos de nivel avanzado que cuenten con experiencia intermedia-avanzada y deseen mejorar el rendimiento de los modelos DeepSeek, minimizar la latencia y desplegar soluciones de IA de manera eficiente mediante prácticas modernas de MLOps.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Optimizar los modelos DeepSeek en términos de eficiencia, precisión y escalabilidad.
• Implementar buenas prácticas para MLOps y versionado de modelos.
• Desplegar modelos DeepSeek en infraestructuras en la nube y locales (on-premise).
• Monitorear, mantener y escalar las soluciones de IA de forma efectiva.

Esta capacitación guiada por un instructor en Venezuela brinda a profesionales avanzados 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 formación en vivo dirigida por un instructor en Venezuela (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores de nivel intermedio, científicos de datos y profesionales de IA que deseen aprovechar TensorFlow Lite para aplicaciones de Edge AI.

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los fundamentos de TensorFlow Lite y su papel en la IA en el borde (Edge AI).
• Desarrollar y optimizar modelos de IA utilizando TensorFlow Lite.
• Implementar modelos de TensorFlow Lite en diversos dispositivos edge.
• Utilizar herramientas y técnicas para la conversión y optimización de modelos.
• Implementar aplicaciones prácticas de Edge AI usando TensorFlow Lite.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Venezuela (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel avanzado que desean dominar las tecnologías detrás de los sistemas autónomos.

Al final de esta formación, los participantes podrán:

• Diseñar e implementar modelos de IA para la toma de decisiones autónomas.
• Desarrollar algoritmos de control para la navegación autónoma y el evitamiento de obstáculos.
• Garantizar la seguridad y la fiabilidad en los sistemas autónomos impulsados por IA.
• Integrar sistemas autónomos con frameworks de robótica e IA existentes.

Esta formación en vivo dirigida por un instructor en Venezuela (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel avanzado que desean profundizar en su comprensión de la visión por computador y explorar las capacidades de TensorFlow para desarrollar modelos de visión sofisticados utilizando Google Colab.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Construir y entrenar redes neuronales convolucionales (CNN) utilizando TensorFlow.
• Aprovechar Google Colab para un desarrollo de modelos basado en la nube escalable y eficiente.
• Implementar técnicas de preprocesamiento de imágenes para tareas de visión por computador.
• Implementar modelos de visión por computador para aplicaciones del mundo real.
• Utilizar el aprendizaje por transferencia para mejorar el rendimiento de los modelos CNN.
• Visualizar e interpretar los resultados de los modelos de clasificación de imágenes.

Esta formación dirigida por un instructor en Venezuela capacita a profesionales avanzados para proteger las tuberías de TinyML en dispositivos de borde. Aprenderá a implementar técnicas de preservación de la privacidad, endurecer modelos frente a amenazas adversarias y aplicar mejores prácticas para el manejo seguro de datos en entornos restringidos.

Esta capacitación en vivo impartida por un instructor en Venezuela (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel avanzado que deseen ampliar su conocimiento sobre modelos de aprendizaje automático, mejorar sus habilidades en el ajuste de hiperparámetros y aprender cómo implementar modelos de manera efectiva usando Google Colab.

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Implementar modelos avanzados de aprendizaje automático utilizando frameworks populares como Scikit-learn y TensorFlow.
• Optimizar el rendimiento del modelo mediante el ajuste de hiperparámetros.
• Implementar modelos de aprendizaje automático en aplicaciones del mundo real usando Google Colab.
• Colaborar y gestionar proyectos de aprendizaje automático a gran escala en Google Colab.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Venezuela (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel intermedio que desean aplicar técnicas de IA para optimizar la gestión del rendimiento en la fabricación de semiconductores.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Analizar los datos de producción para identificar los factores que afectan las tasas de rendimiento.
• Implementar algoritmos de IA para mejorar los procesos de gestión del rendimiento.
• Optimizar los parámetros de producción para reducir defectos y mejorar los rendimientos.
• Integrar la gestión de rendimiento impulsada por IA en los flujos de trabajo de producción existentes.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Venezuela (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de negocios e IA de nivel intermedio que desean aplicar el aprendizaje automático en empresas, pronósticos y sistemas impulsados por IA, utilizando casos reales y herramientas basadas en Python.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender cómo el aprendizaje automático se integra dentro de la estrategia empresarial y de Inteligencia Artificial.
• Aplicar técnicas de aprendizaje supervisado y no supervisado a problemas empresariales estructurados.
• Procesar y transformar datos para su modelado.
• Utilizar redes neuronales para tareas de clasificación y predicción.
• Realizar pronósticos de ventas utilizando métodos estadísticos y basados en ML.
• Implementar agrupamiento (clustering) y minería de reglas de asociación para la segmentación de clientes y el descubrimiento de patrones.

Esta formación en vivo con instructor en Venezuela (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel intermedio que deseen aplicar técnicas de mantenimiento predictivo impulsadas por IA en la fabricación de semiconductores para mejorar la eficiencia de la producción y reducir los fallos inesperados de los equipos.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Implementar modelos de IA para predecir fallos en los equipos dentro de la fabricación de semiconductores.
• Analizar datos de mantenimiento para identificar patrones y tendencias que indiquen posibles problemas.
• Integrar el mantenimiento predictivo basado en IA en los flujos de trabajo de manufactura existentes.
• Reducir el tiempo de inactividad y los costos de mantenimiento mediante una gestión proactiva del equipo.

Esta capacitación en vivo con instructores en Venezuela (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel avanzado que desean aplicar técnicas de vanguardia de inteligencia artificial a la automatización del diseño de semiconductores, mejorando la eficiencia, precisión e innovación en el diseño y verificación de chips.

Al final de esta capacitación, los participantes podrán:

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

Esta formación en vivo impartida por un instructor en <ubic> (en línea o presencial) está dirigida a científicos de datos y desarrolladores de nivel intermedio que desean comprender y aplicar técnicas de aprendizaje profundo utilizando el entorno de Google Colab.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Configurar y navegar por Google Colab para proyectos de aprendizaje profundo.
• Comprender los fundamentos de las redes neuronales.
• Implementar modelos de aprendizaje profundo utilizando TensorFlow.
• Entrenar y evaluar modelos de aprendizaje profundo.
• Utilizar características avanzadas de TensorFlow para el aprendizaje profundo.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Venezuela (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel intermedio que desean comprender y aplicar técnicas de IA para optimizar los procesos de fabricación de semiconductores.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender las metodologías de IA para la optimización de procesos en la fabricación de chips.
• Implementar modelos de IA para mejorar el rendimiento y reducir defectos.
• Analizar datos del proceso para identificar los parámetros clave que requieren optimización.
• Aplicar técnicas de aprendizaje automático (machine learning) para ajustar finamente los procesos de fabricación de semiconductores.

Esta formación en vivo con instructor en Venezuela (en línea o presencial) está dirigida a participantes de nivel intermedio que deseen automatizar y gestionar flujos de trabajo de aprendizaje automático, incluyendo entrenamiento, validación e implementación de modelos utilizando Apache Airflow.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Configurar Apache Airflow para la orquestación de flujos de trabajo de aprendizaje automático.
• Automatizar tareas de preprocesamiento de datos, entrenamiento y validación de modelos.
• Integrar Airflow con frameworks y herramientas de aprendizaje automático.
• Implementar modelos de aprendizaje automático utilizando pipelines automatizados.
• Monitorear y optimizar flujos de trabajo de aprendizaje automático en producción.

Esta formación impartida por un instructor en Venezuela (en línea o presencial) está dirigida a científicos de datos y desarrolladores de nivel intermedio que desean aplicar algoritmos de aprendizaje automático de manera eficiente utilizando el entorno de Google Colab.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Configurar y navegar por Google Colab para proyectos de aprendizaje automático.
• Comprender y aplicar diversos algoritmos de aprendizaje automático.
• Utilizar bibliotecas como Scikit-learn para analizar y predecir datos.
• Implementar modelos de aprendizaje supervisado y no supervisado.
• Optimizar y evaluar eficazmente los modelos de aprendizaje automático.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Venezuela 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 realizarán pruebas de referencia (benchmark) del rendimiento frente a límites de memoria y energía.

Esta formación en vivo con instructor en Venezuela (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel avanzado que desean explorar las técnicas XAI de última generación para modelos de aprendizaje profundo, con un enfoque en la construcción de sistemas de IA interpretables.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los desafíos de la explicabilidad en el aprendizaje profundo.
• Implementar técnicas XAI avanzadas para redes neuronales.
• Interpretar las decisiones tomadas por los modelos de aprendizaje profundo.
• Evaluar las compensaciones entre rendimiento y transparencia.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Venezuela (en línea o presencial) está dirigida a profesionales con nivel básico que desean comprender y aplicar tecnologías de IA dentro de la industria de fabricación de semiconductores.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender los principios básicos de la IA y cómo se aplican a la fabricación de semiconductores.
• Identificar áreas en la fabricación de semiconductores donde la IA puede implementarse de manera efectiva.
• Utilizar herramientas y técnicas de IA para mejorar la eficiencia de la producción y el control de calidad.
• Implementar modelos básicos de IA para optimizar los procesos de fabricación.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Venezuela (en línea o presencial) está dirigida a científicos de datos y desarrolladores que desean utilizar modelos de aprendizaje automático de ML.NET para derivar automáticamente proyecciones a partir del análisis de datos ejecutado para aplicaciones empresariales.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Instalar ML.NET e integrarlo en el entorno de desarrollo de aplicaciones.
• Comprender los principios del aprendizaje automático detrás de las herramientas y algoritmos de ML.NET.
• Construir y entrenar modelos de aprendizaje automático para realizar predicciones con los datos proporcionados de manera inteligente.
• Evaluar el rendimiento de un modelo de aprendizaje automático utilizando las métricas de ML.NET.
• Optimizar la precisión de los modelos de aprendizaje automático existentes basándose en el marco de trabajo de ML.NET.
• Aplicar los conceptos de aprendizaje automático de ML.NET a otras aplicaciones de ciencia de datos.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Venezuela (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de datos de nivel intermedio que desean aplicar técnicas de aprendizaje automático a problemas empresariales basados en datos, incluyendo la predicción de ventas y el modelado predictivo utilizando redes neuronales.

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los conceptos fundamentales y los tipos de aprendizaje automático.
• Aplicar algoritmos clave para clasificación, regresión, agrupamiento y análisis de asociación.
• Realizar análisis exploratorio de datos y preparación de datos utilizando Python.
• Utilizar redes neuronales para tareas de modelado no lineal.
• Implementar análisis predictivo para la previsión empresarial, incluidos los datos de ventas.
• Evaluar y optimizar el rendimiento del modelo utilizando técnicas visuales y estadísticas.

Esta formación en vivo, impartida por un instructor, en Venezuela (en línea o presencial) está dirigida a científicos de datos, ingenieros de machine learning, investigadores en aprendizaje profundo y expertos en visión por computadora de nivel intermedio a avanzado que deseen ampliar sus conocimientos y habilidades en la aplicación del aprendizaje profundo para la generación de imágenes a partir de texto.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

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

Esta formación en vivo dirigida por un instructor en Venezuela (en línea o presencial) está orientada a profesionales de ciberseguridad de nivel intermedio a avanzado que deseen elevar sus habilidades en la detección de amenazas y la respuesta a incidentes impulsadas por IA.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Implementar algoritmos avanzados de IA para la detección de amenazas en tiempo real.
• Personalizar modelos de IA para desafíos específicos de ciberseguridad.
• Desarrollar flujos de trabajo automatizados para la respuesta ante amenazas.
• Proteger las herramientas de seguridad basadas en IA contra ataques adversarios.

Esta formación en vivo, impartida por un instructor, <ubicación> (en línea o presencial), está dirigida a ingenieros de sistemas embebidos y desarrolladores de IA de nivel intermedio que deseen implementar modelos de aprendizaje automático en microcontroladores utilizando TensorFlow Lite y Edge Impulse.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender los fundamentos de TinyML y sus beneficios para aplicaciones de IA periférica (edge AI).
• Configurar un entorno de desarrollo para proyectos de TinyML.
• Entrenar, optimizar e implementar modelos de IA en microcontroladores de bajo consumo.
• Utilizar TensorFlow Lite y Edge Impulse para crear aplicaciones reales de TinyML.
• Optimizar los modelos de IA para mejorar la eficiencia energética y gestionar las limitaciones de memoria.

Esta formación impartida por un instructor, en vivo en Venezuela (en línea o presencial), está dirigida a profesionales de ciberseguridad de nivel principiante que deseen aprender cómo aprovechar la IA para mejorar sus capacidades de detección y respuesta ante amenazas.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender las aplicaciones de la IA en ciberseguridad.
• Implementar algoritmos de IA para la detección de amenazas.
• Automatizar la respuesta a incidentes con herramientas de IA.
• Integrar la IA en la infraestructura existente de ciberseguridad.

Esta formación en vivo con instructor en <ubicación> (en línea o presencial) está dirigida a biólogos que desean comprender cómo funciona AlphaFold y utilizar sus modelos como referencia en sus estudios experimentales.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los principios básicos de AlphaFold.
• Aprender cómo funciona AlphaFold.
• Aprender a interpretar las predicciones y resultados de AlphaFold.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Venezuela (en línea o presencial) está dirigida a analistas de datos de nivel intermedio que desean aprender a utilizar RapidMiner para estimar y proyectar valores, así como para emplear herramientas analíticas aplicadas a la predicción de series temporales.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Aprender a aplicar la metodología CRISP-DM, seleccionar los algoritmos de aprendizaje automático adecuados y mejorar tanto la construcción como el rendimiento del modelo.
• Utilizar RapidMiner para estimar y proyectar valores, así como emplear herramientas analíticas en la predicción de series temporales.

Esta formación en vivo y guiada por instructores (en línea o presencial) está dirigida a científicos de datos, ingenieros de aprendizaje automático e investigadores en visión por computadora que deseen aprovechar Stable Diffusion para generar imágenes de alta calidad para diversos casos de uso.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los principios de Stable Diffusion y cómo funciona para la generación de imágenes.
• Construir y entrenar modelos de Stable Diffusion para tareas de generación de imágenes.
• Aplicar Stable Diffusion en diversos escenarios de generación de imágenes, como inpainting, outpainting y traducción de imagen a imagen.
• Optimizar el rendimiento y la estabilidad de los modelos de Stable Diffusion.

Este programa de 8 días ofrece un recorrido completo, desde sólidas bases de ingeniería en Python hasta el diseño avanzado de sistemas de IA. Los participantes desarrollan prácticas de codificación disciplinadas, dominan métodos de aprendizaje estadístico y profundo, y construyen sistemas generativos de IA basados en agentes listos para producción. El enfoque está en la confiabilidad, evaluación, seguridad y despliegue en entornos reales, más que únicamente en la experimentación.

Esta capacitación en vivo impartida por un instructor en Venezuela (en línea o presencial) proporciona una introducción al campo del reconocimiento de patrones y el aprendizaje automático. Aborda aplicaciones prácticas en estadística, ciencias de la computación, procesamiento de señales, visión por computadora, minería de datos y bioinformática.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Aplicar métodos estadísticos fundamentales al reconocimiento de patrones.
• Utilizar modelos clave como redes neuronales y métodos de núcleo para el análisis de datos.
• Implementar técnicas avanzadas para la resolución de problemas complejos.
• Mejorar la precisión de las predicciones combinando diferentes modelos.

Esta formación en vivo, impartida por un instructor en Venezuela (en línea o presencial), está dirigida a científicos de datos que desean utilizar TensorFlow para analizar datos potenciales de fraude.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Crear un modelo de detección de fraude en Python y TensorFlow.
• Construir regresiones lineales y modelos de regresión lineal para predecir fraudes.
• Desarrollar una aplicación de IA de extremo a extremo para analizar datos de fraude.

Esta formación práctica y dirigida por instructores está diseñada como una continuación natural del curso Python para el Análisis de Datos.

Introduce a los participantes en los conceptos fundamentales del Aprendizaje Automático y muestra cómo pueden aplicarse directamente a tareas de análisis de datos, como la predicción, la clasificación y la segmentación.

El enfoque está en comprender cómo funciona el Aprendizaje Automático en la práctica, utilizando herramientas familiares como Python, Pandas y Jupyter Notebook, sin requerir conocimientos matemáticos avanzados.

Esta capacitación en vivo impartida por un instructor en Venezuela (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores y científicos de datos que deseen construir, desplegar y gestionar flujos de trabajo de machine learning en Kubernetes.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Instalar y configurar Kubeflow en infraestructura propia (on-premise) y en la nube.
• Construir, desplegar y gestionar flujos de trabajo de ML basados en contenedores Docker y Kubernetes.
• Ejecutar pipelines completos de machine learning en arquitecturas diversas y entornos de nube.
• Utilizar Kubeflow para generar y gestionar notebooks de Jupyter.
• Desarrollar cargas de trabajo de entrenamiento, ajuste de hiperparámetros e inferencia de ML en múltiples plataformas.

Esta capacitación en vivo dirigida por instructores en Venezuela (en línea o presencial) está orientada a ingenieros que desean evaluar los enfoques y herramientas disponibles hoy en día para tomar una decisión informada sobre el camino a seguir al adoptar MLOps dentro de su organización.

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Instalar y configurar diversos marcos y herramientas de MLOps.
• Armar el equipo adecuado con las habilidades necesarias para construir y mantener un sistema de MLOps.
• Preparar, validar y versionar datos para su uso por modelos de aprendizaje automático.
• Comprender los componentes de un Pipeline de aprendizaje automático y las herramientas necesarias para construir uno.
• Experimentar con diferentes marcos de aprendizaje automático y servidores para el despliegue a producción.
• Operativizar todo el proceso de aprendizaje automático para que sea reproducible y mantenible.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en <ubicación> (en línea o presencial) está dirigida a analistas de datos, desarrolladores o aspirantes a científicos de datos de nivel intermedio que deseen aplicar técnicas de aprendizaje automático en Python para extraer información valiosa, realizar predicciones y automatizar decisiones basadas en datos.

Al finalizar este curso, los participantes podrán:

• Comprender y diferenciar los paradigmas clave del aprendizaje automático.
• Explorar técnicas de preprocesamiento de datos y métricas de evaluación de modelos.
• Aplicar algoritmos de aprendizaje automático para resolver problemas reales de datos.
• Utilizar bibliotecas de Python y cuadernos de Jupyter para el desarrollo práctico.
• Construir modelos para predicción, clasificación, recomendación y agrupamiento.

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

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Instalar y configurar TensorFlow 2.x.
• Comprender las ventajas de TensorFlow 2.x frente a 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.