Optimización de Modelos de IA para Dispositivos Edge

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 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 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 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 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 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 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.