Cursos de Aprendizaje Automático en Buenos Aires

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Buenos Aires (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 capacitación, los participantes serán capaces de:

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

Esta formación en vivo dirigida por un instructor en Buenos Aires (online o presencial) está orientada a participantes con distintos niveles de conocimiento que deseen aprovechar la plataforma AutoML de Google para construir chatbots personalizados para diversas aplicaciones.

Al finalizar esta formación, 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 chatbots.
• Entrenar y evaluar modelos de chatbots personalizados utilizando AutoML.
• Desplegar e integrar chatbots en diversas plataformas y canales.
• Monitorear y optimizar el rendimiento de los chatbots con el tiempo.

Esta formación en vivo, impartida por un instructor, en Buenos Aires (en línea o presencial), está dirigida a desarrolladores de IA de nivel intermedio, ingenieros de aprendizaje automático y arquitectos de sistemas que desean optimizar modelos de IA para su despliegue en entornos edge.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Comprender los desafíos y requisitos asociados al despliegue de modelos de IA en dispositivos edge.
• Aplicar técnicas de compresión de modelos para reducir su tamaño y complejidad.
• Utilizar métodos de cuantización para mejorar la eficiencia del modelo en hardware edge.
• Implementar poda y otras técnicas de optimización para mejorar el rendimiento del modelo.
• Desplegar modelos de IA optimizados en diversos dispositivos edge.

Esta formación presencial en vivo en Buenos Aires (en línea o in situ) está dirigida a desarrolladores, científicos de datos y entusiastas de la tecnología con un nivel intermedio que deseen adquirir habilidades prácticas para implementar modelos de IA en dispositivos periféricos para diversas aplicaciones.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender los principios de la IA en el borde y sus beneficios.
• Configurar el entorno de computación periférica.
• Desarrollar, entrenar y optimizar modelos de IA para su despliegue en dispositivos periféricos.
• Implementar soluciones prácticas de IA en dispositivos periféricos.
• Evaluar y mejorar el rendimiento de los modelos implementados en el borde.
• Abordar las consideraciones éticas y de seguridad en aplicaciones de IA en el borde.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Buenos Aires (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de IA y científicos de datos de nivel avanzado con experiencia intermedia a avanzada que 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 podrán:

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

MLOps en Kubernetes es un marco de trabajo para automatizar el entrenamiento, validación, empaquetado y despliegue de modelos de machine learning mediante pipelines contenerizados y flujos de trabajo GitOps.

Esta capacitación en vivo con instructores (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel intermedio que desean construir pipelines MLOps automatizados y escalables sobre Kubernetes.

Al completar esta formación, los participantes estarán capacitados para:

• Diseñar pipelines CI/CD integrales para machine learning.
• Implementar flujos de trabajo GitOps para el despliegue y versionado de modelos.
• Automatizar el entrenamiento, las pruebas y el empaquetado de modelos ML.
• Integrar estrategias de monitoreo, alertas y retroceso (rollback).

Formato del Curso

• Presentaciones guiadas por el instructor e inmersión técnica en profundidad.
• Ejercicios prácticos que construyen flujos de trabajo CI/CD del mundo real.
• Práctica en laboratorio en vivo desplegando cargas de trabajo de ML en Kubernetes.

Opciones de Personalización del Curso

• Las organizaciones pueden solicitar contenido personalizado alineado con sus herramientas e infraestructura MLOps internas.

Kubeflow es una plataforma de código abierto diseñada para agilizar la creación, el entrenamiento y el despliegue de cargas de trabajo de aprendizaje automático (ML) sobre Kubernetes.

Esta formación en vivo con instructor (online o presencial) está dirigida a profesionales de nivel principiante e intermedio que desean construir flujos de trabajo confiables de ML utilizando Kubeflow.

Al completar esta formación, los asistentes adquirirán las habilidades para:

• Navegar por el ecosistema de Kubeflow y sus componentes principales.
• Construir flujos de trabajo reproducibles con Kubeflow Pipelines.
• Ejecutar trabajos de entrenamiento escalables en Kubernetes.
• Servir modelos de aprendizaje automático de manera eficiente mediante Kubeflow Serving.

Formato del curso

• Presentaciones guiadas y discusiones colaborativas.
• Laboratorios prácticos con componentes reales de Kubeflow.
• Ejercicios prácticos para construir flujos de trabajo de extremo a extremo de ML.

Opciones de personalización del curso

• Pueden adaptarse versiones personalizadas de esta formación para alinearse con el stack tecnológico y los requisitos de proyecto de su equipo.

TinyML consiste en desplegar modelos optimizados de aprendizaje automático en dispositivos de extremo (edge) con recursos limitados.

Esta capacitación presencial y guiada por un instructor (en línea o in situ) está orientada a profesionales técnicos de nivel avanzado que deseen diseñar, optimizar y desplegar pipelines completos de TinyML.

Al finalizar esta capacitación, los participantes aprenderán cómo:

• Recopilar, preparar y gestionar conjuntos de datos para aplicaciones de TinyML.
• Entrenar y optimizar modelos para microcontroladores de bajo consumo.
• Convertir los modelos a formatos ligeros adecuados para dispositivos de extremo (edge).
• Desplegar, probar y monitorear aplicaciones de TinyML en entornos de hardware reales.

Formato del Curso

• Conferencias guiadas por el instructor y discusión técnica.
• Talleres prácticos y experimentación iterativa.
• Implementación práctica en plataformas basadas en microcontroladores.

Opciones de Personalización del Curso

• Para personalizar la capacitación con toolchains, placas de hardware específicas o flujos internos, por favor contáctenos para coordinarlo.

Esta formación en vivo, impartida por un instructor, en <ubicación> (online o en presencia), 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 borde.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

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

Esta capacitación en vivo, dirigida por instructores en Buenos Aires (en línea o presencial), está orientada a profesionales de nivel avanzado que deseen dominar las tecnologías detrás de los sistemas autónomos.

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Diseñar e implementar modelos de inteligencia artificial para la toma de decisiones autónomas.
• Desarrollar algoritmos de control para la navegación autónoma y la evitación de obstáculos.
• Garantizar la seguridad y confiabilidad en sistemas autónomos potenciados por IA.
• Integrar sistemas autónomos con marcos de trabajo existentes de robótica e inteligencia artificial.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Buenos Aires (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel avanzado que desean profundizar su comprensión de la visión por computadora y explorar las capacidades de TensorFlow para desarrollar sofisticados modelos de visión 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 el desarrollo escalable y eficiente de modelos basados en la nube.
• Implementar técnicas de preprocesamiento de imágenes para tareas de visión por computadora.
• Implementar modelos de visión por computadora 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.

TinyML es un enfoque para desplegar modelos de aprendizaje automático en dispositivos con bajo consumo energético y recursos limitados, operando en el borde de la red.

Esta formación en vivo impartida por instructores (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel avanzado que deseen asegurar los procesos de TinyML e implementar técnicas que preserven la privacidad en aplicaciones de IA en el borde.

Al finalizar este curso, los participantes serán capaces de:

• Identificar riesgos de seguridad específicos de la inferencia de TinyML en el dispositivo.
• Implementar mecanismos que preserven la privacidad para despliegues de IA en el borde.
• Fortalecer los modelos de TinyML y los sistemas embebidos frente a amenazas adversarias.
• Aplicar las mejores prácticas para el manejo seguro de datos en entornos con recursos limitados.

Formato del curso

• Conferencias dinámicas respaldadas por discusiones guiadas por expertos.
• Ejercicios prácticos centrados en escenarios reales de amenazas.
• Implementación práctica utilizando herramientas de seguridad embebida y TinyML.

Opciones de personalización del curso

• Las organizaciones pueden solicitar una versión personalizada de esta formación para alinearse con sus necesidades específicas de seguridad y cumplimiento normativo.

Esta capacitación en vivo con instructor en Buenos Aires (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel avanzado que deseen mejorar su conocimiento sobre modelos de aprendizaje automático, perfeccionar sus habilidades en la sintonización de hiperparámetros y aprender cómo desplegar modelos de manera efectiva usando Google Colab.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

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

Esta capacitación en vivo impartida por un instructor en Buenos Aires (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 capacitación, los participantes serán capaces de:

• Analizar datos de producción para identificar 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 el rendimiento.
• Integrar la gestión del rendimiento basada en IA en los flujos de trabajo existentes.

Esta capacitación en vivo con instructor en Buenos Aires (en línea o presencial) está dirigida a profesionales intermedios de negocios e IA que desean aplicar el aprendizaje automático en entornos comerciales, previsión y sistemas impulsados por IA, utilizando casos reales y herramientas basadas en Python.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Comprender cómo el aprendizaje automático se integra dentro de la estrategia de inteligencia artificial y negocios.
• Aplicar técnicas de aprendizaje supervisado y no supervisado a problemas comerciales estructurados.
• Preprocesar y transformar datos para su modelado.
• Utilizar redes neuronales para tareas de clasificación y predicción.
• Realizar previsión de ventas utilizando métodos estadísticos y basados en aprendizaje automático.
• Implementar agrupamiento (clustering) y minería de reglas de asociación para la segmentación de clientes y el descubrimiento de patrones.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Buenos Aires (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel intermedio que desean aplicar técnicas de mantenimiento predictivo basadas en IA en la fabricación de semiconductores para mejorar la eficiencia productiva y reducir los fallos inesperados de los equipos.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

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

Esta formación impartida por un instructor, en vivo Buenos Aires (en línea o presencial), está dirigida a profesionales de nivel avanzado que desean aplicar técnicas de IA de vanguardia a la automatización del diseño de semiconductores, mejorando la eficiencia, la precisión y la innovación en el diseño y verificación de chips.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Aplicar técnicas avanzadas de IA para optimizar los procesos de diseño de semiconductores.
• Integrar modelos de aprendizaje automático en herramientas EDA para mejorar la verificación del diseño.
• Desarrollar soluciones impulsadas por IA para desafíos complejos de diseño en la fabricación de chips.
• Utilizar redes neuronales para mejorar la precisión y velocidad de la automatización del diseño.

Esta formación en vivo con instructor en Buenos Aires (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 con TensorFlow.
• Entrenar y evaluar modelos de aprendizaje profundo.
• Utilizar funciones avanzadas de TensorFlow para el aprendizaje profundo.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Buenos Aires (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 podrán:

• 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 para ajustar finamente los procesos de fabricación de semiconductores.

Esta formación en vivo con instructor en Buenos Aires (en línea o presencial) está dirigida a participantes de nivel intermedio que deseen automatizar y gestionar flujos de trabajo de machine learning, incluyendo entrenamiento, validación e implementación de modelos mediante Apache Airflow.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

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

Esta formación en vivo con instructores en Buenos Aires (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.

TinyML es la práctica de desplegar modelos de aprendizaje automático en hardware con recursos altamente limitados.

Esta formación en vivo, impartida por un instructor (en línea o presencial), está dirigida a profesionales de nivel avanzado que desean optimizar modelos TinyML para lograr despliegues con baja latencia y eficiencia en el uso de memoria en dispositivos integrados.

Tras completar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Aplicar técnicas de cuantización, poda y compresión para reducir el tamaño del modelo sin sacrificar la precisión.
• Realizar pruebas de rendimiento (benchmarking) de modelos TinyML en términos de latencia, consumo de memoria y eficiencia energética.
• Implementar pipelines de inferencia optimizados en microcontroladores y dispositivos de borde.
• Evaluar los compromisos entre rendimiento, precisión y las restricciones del hardware.

Formato del curso

• Presentaciones impartidas por el instructor, apoyadas por demostraciones técnicas.
• Ejercicios prácticos de optimización y pruebas comparativas de rendimiento.
• Implementación práctica de pipelines TinyML en un entorno de laboratorio controlado.

Opciones de personalización del curso

• Para formación adaptada a plataformas de hardware específicas o flujos de trabajo internos, contáctenos para personalizar el programa.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Buenos Aires (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel avanzado que deseen explorar las técnicas más avanzadas de IA Explicable (XAI) para modelos de aprendizaje profundo, con un enfoque en la construcción de sistemas de IA interpretables.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

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

Esta capacitación en vivo dirigida por instructores en Buenos Aires (en línea o presencial) está orientada a profesionales principiantes que desean comprender y aplicar tecnologías de IA dentro de la industria de la fabricación de semiconductores.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

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

Docker es una plataforma de contenedorización utilizada para construir entornos reproducibles, portátiles y escalables para sistemas de ML.

Este curso en vivo con instructor (en línea o presencial) está dirigido a profesionales técnicos de nivel intermedio a avanzado que deseen contenerizar e implementar pipelines completos de ML utilizando Docker.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes podrán:

• Contenerizar cargas de trabajo de entrenamiento, validación e inferencia de ML.
• Diseñar y orquestar pipelines de extremo a extremo con Docker y herramientas complementarias.
• Implementar versionado, reproducibilidad y CI/CD para componentes de ML.
• Desplegar, monitorear y escalar servicios de ML en entornos contenerizados.

Formato del Curso

• Conferencias interactivas apoyadas por demostraciones prácticas.
• Ejercicios prácticos centrados en la construcción de componentes reales de pipelines de ML.
• Implementación en laboratorio en vivo para flujos de trabajo contenerizados de extremo a extremo.

Opciones de Personalización del Curso

• Para capacitaciones personalizadas alineadas con necesidades específicas de infraestructura de ML, contáctenos para discutir opciones.

Esta formación en vivo con instructor en <ubicación> (en línea o presencial) está dirigida a científicos de datos y desarrolladores que desean utilizar modelos de machine learning de ML.NET para derivar automáticamente proyecciones a partir del análisis de datos ejecutado, orientado a aplicaciones empresariales.

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

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

Esta formación en vivo, impartida por un instructor, en Buenos Aires (en línea o presencial), está dirigida a profesionales de datos de nivel intermedio que desean aplicar técnicas de aprendizaje automático para resolver problemas empresariales basados en datos, incluyendo la predicción de ventas y la construcción de modelos predictivos mediante redes neuronales.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Comprender los conceptos fundamentales y los tipos de aprendizaje automático.
• Aplicar algoritmos clave para clasificación, regresión, agrupamiento (clustering) 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 predicción empresarial, incluyendo datos de ventas.
• Evaluar y optimizar el rendimiento del modelo mediante técnicas visuales y estadísticas.

Esta formación impartida por un instructor, en vivo en <ubicación> (en línea o presencial), está dirigida a científicos de datos, ingenieros de aprendizaje automático, investigadores en aprendizaje profundo y expertos en visión por computadora de nivel intermedio a avanzado que deseen ampliar sus conocimientos y habilidades en 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.
• Afinar los hiperparámetros para mejorar el rendimiento del modelo y su capacidad de generalización.
• Integrar Stable Diffusion con otros frameworks y herramientas de aprendizaje profundo.

Esta formación presencial impartida por un instructor en Buenos Aires (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de ciberseguridad de nivel intermedio a avanzado que deseen potenciar sus habilidades en la detección de amenazas y la respuesta ante incidentes impulsados 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 abordar desafíos específicos de ciberseguridad.
• Desarrollar flujos de trabajo automatizados para la respuesta ante amenazas.
• Proteger las herramientas de seguridad basadas en IA frente a ataques adversarios.

Esta formación presencial impartida por instructores en Buenos Aires (en línea o in situ) 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 serán capaces de:

• Comprender los fundamentos de TinyML y sus beneficios para aplicaciones de IA en el borde.
• 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 desarrollar aplicaciones reales de TinyML.
• Optimizar los modelos de IA para la eficiencia energética y las limitaciones de memoria.

Esta formación en vivo con instructores en Buenos Aires (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de ciberseguridad principiantes que desean aprender cómo aprovechar la IA para mejorar las capacidades de detección y respuesta ante amenazas.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• 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 impartida por un instructor en <ubicación> (en línea o presencial) está dirigida a biólogos que desean comprender el funcionamiento de AlphaFold y utilizar sus modelos como guía en sus estudios experimentales.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

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

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Buenos Aires (en línea o presencial) está orientada a analistas de datos de nivel intermedio que desean aprender a usar RapidMiner para estimar y proyectar valores, así como utilizar herramientas analíticas para la previsión de series temporales.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Aprender a aplicar la metodología CRISP-DM, seleccionar algoritmos de aprendizaje automático adecuados y mejorar la construcción y el rendimiento de los modelos.
• Utilizar RapidMiner para estimar y proyectar valores, y emplear herramientas analíticas para la previsión de series temporales.

Esta formación en vivo, impartida por un instructor (en línea o presencial), está dirigida a científicos de datos, ingenieros de aprendizaje automático e investigadores en visión por computadora que desean aprovechar Stable Diffusion para generar imágenes de alta calidad para una variedad de casos de uso.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• 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 inpintura, extrapolación de imagen y traducción de imagen a imagen.
• Optimizar el rendimiento y la estabilidad de los modelos de Stable Diffusion.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Buenos Aires (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros y científicos de datos de nivel principiante que desean comprender los fundamentos de TinyML, explorar sus aplicaciones e implementar modelos de IA en microcontroladores.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender los fundamentos de TinyML y su importancia.
• Implementar modelos de IA ligeros en microcontroladores y dispositivos perimetrales (edge devices).
• Optimizar y afinar modelos de aprendizaje automático para un bajo consumo de energía.
• Aplicar TinyML en aplicaciones del mundo real, como el reconocimiento de gestos, la detección de anomalías y el procesamiento de audio.

El objetivo de este curso es proporcionar competencia general en la aplicación de métodos de aprendizaje automático en la práctica. A través del uso del lenguaje de programación Python y sus diversas bibliotecas, y basándose en una multitud de ejemplos prácticos, este curso enseña cómo utilizar los bloques de construcción más importantes del aprendizaje automático, cómo tomar decisiones de modelado de datos, interpretar las salidas de los algoritmos y validar los resultados.

Nuestro objetivo es brindarte las habilidades para entender y usar con confianza las herramientas más fundamentales de la caja de herramientas de aprendizaje automático y evitar las trampas comunes en las aplicaciones de ciencia de datos.

Inteligencia Artificial aplicada desde cero en Python dota a los programadores y analistas de datos con las técnicas fundamentales para construir soluciones de aprendizaje automático desde sus bases utilizando Python. Cubre los principios centrales del aprendizaje supervisado (clasificación y regresión), el aprendizaje no supervisado (agrupamiento y detección de anomalías) y las arquitecturas avanzadas de redes neuronales. Examina métodos probados para trabajar con scikit-learn, Apache Spark MLlib y Jupyter notebooks en el desarrollo práctico de IA. Ayuda a los profesionales a implementar modelos de ML prácticos, evaluar las limitaciones de los algoritmos y completar proyectos aplicados para la resolución de problemas del mundo real.

El Aprendizaje por Refuerzo Profundo (DRL, por sus siglas en inglés) combina los principios del aprendizaje por refuerzo con arquitecturas de aprendizaje profundo para permitir que los agentes tomen decisiones mediante la interacción con su entorno. Es la base de numerosos avances modernos en IA, como vehículos autónomos, control robótico, negociación algorítmica y sistemas de recomendación adaptativos. El DRL permite a un agente artificial aprender estrategias, optimizar políticas y tomar decisiones autónomas basadas en ensayo y error mediante el aprendizaje con recompensas.

Esta formación impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores y científicos de datos de nivel intermedio que desean aprender y aplicar técnicas de Aprendizaje por Refuerzo Profundo para construir agentes inteligentes capaces de tomar decisiones autónomas en entornos complejos.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender las bases teóricas y los principios matemáticos del Aprendizaje por Refuerzo.
• Implementar algoritmos clave de RL, incluidos Q-Learning, Gradientes de Política y métodos Actor-Crítico.
• Construir y entrenar agentes de Aprendizaje por Refuerzo Profundo utilizando TensorFlow o PyTorch.
• Aplicar DRL a aplicaciones del mundo real, como videojuegos, robótica y optimización de decisiones.
• Solucionar problemas, visualizar y optimizar el rendimiento del entrenamiento utilizando herramientas modernas.

Formato del Curso

• Clase interactiva y discusión guiada.
• Ejercicios prácticos e implementaciones aplicadas.
• 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), contáctenos para coordinarlo.

Al explorar los fundamentos de la inteligencia artificial, se revela cómo la tecnología inteligente transforma la estrategia digital, la automatización y la toma de decisiones en las operaciones empresariales. Examina conceptos centrales que abarcan la historia de la IA, marcos de resolución de problemas, representación del conocimiento, razonamiento bajo incertidumbre y paradigmas de aprendizaje automático, junto con comunicación, percepción y acción autónoma. Orienta a ejecutivos y arquitectos para evaluar oportunidades de transformación impulsadas por IA, analizar tendencias emergentes en tecnología e integrar soluciones inteligentes prácticas que aceleren la agilidad empresarial.

Este curso abarca la IA (con énfasis en el Aprendizaje Automático y el Aprendizaje Profundo) en la industria automotriz. Ayuda a determinar qué tecnología puede utilizarse (potencialmente) en múltiples situaciones de un automóvil: desde automatizaciones simples y reconocimiento de imágenes hasta la toma de decisiones autónomas.

Este programa de 8 días ofrece un recorrido completo, desde los cimientos sólidos de la ingeniería en Python hasta el diseño avanzado de sistemas de IA. Los participantes desarrollarán prácticas de codificación disciplinadas, dominarán métodos de aprendizaje estadístico y profundo, y construirán sistemas generativos basados en IA y agentes listos para producción. El enfoque se centra en la fiabilidad, evaluación, seguridad y despliegue real, más que en la experimentación aislada.

La Red Neuronal Artificial es un modelo computacional de datos utilizado en el desarrollo de sistemas de Inteligencia Artificial (IA) capaces de realizar tareas «inteligentes». Las Redes Neuronales se emplean comúnmente en aplicaciones de Aprendizaje Automático (AA), que constituyen una de las implementaciones de la IA. El Aprendizaje Profundo es un subconjunto del AA.

Mejore su experiencia en ciencia de datos con este curso integral de entrenamiento en Aprendizaje Automático, que cubre algoritmos fundamentales como Naive Bayes, Árboles de Decisión, Redes Neuronales, Máquinas de Vectores de Soporte y técnicas de Agrupamiento. Adquiera experiencia práctica con los fundamentos teóricos y aplicaciones reales mediante ejemplos del mundo real. Ideal para analistas de datos, ingenieros de software, entusiastas de la inteligencia artificial y profesionales de negocios que buscan aplicar soluciones de aprendizaje automático. Domine las métricas de rendimiento en clasificación, validación cruzada, el equilibrio sesgo-varianza y los fundamentos del aprendizaje profundo para construir modelos predictivos robustos.

Esta formación presencial impartida por un instructor en Buenos Aires (en línea o en las instalaciones) ofrece una introducción al campo del reconocimiento de patrones y el aprendizaje automático. Se abordan aplicaciones prácticas en estadística, ciencias de la computación, procesamiento de señales, visión por computadora, minería de datos y bioinformática.

Al finalizar esta formación, 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 resolver problemas complejos.
• Mejorar la precisión de las predicciones combinando diferentes modelos.

Esta formación en vivo, impartida por un instructor en <ubic> (en línea o presencial), está dirigida a científicos de datos que desean usar TensorFlow para analizar datos de posibles fraudes.

Al finalizar esta capacitación, 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 inteligencia artificial completa (de extremo a extremo) para analizar datos de fraude.

El aprendizaje automático es una rama de la Inteligencia Artificial en la que las computadoras tienen la capacidad de aprender sin estar programadas explícitamente.

El aprendizaje profundo es un subcampo del aprendizaje automático que utiliza métodos basados en el aprendizaje de representaciones y estructuras de datos, como las redes neuronales.

Python es un lenguaje de programación de alto nivel famoso por su sintaxis clara y la legibilidad del código.

En esta formación práctica con instructor, los participantes aprenderán a implementar modelos de aprendizaje profundo para telecomunicaciones utilizando Python, mientras recorren el proceso de creación de un modelo de riesgo crediticio basado en aprendizaje profundo.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Comprender los conceptos fundamentales del aprendizaje profundo.
• Conocer las aplicaciones y usos del aprendizaje profundo en el sector de telecomunicaciones.
• Utilizar Python, Keras y TensorFlow para crear modelos de aprendizaje profundo para telecomunicaciones.
• Construir su propio modelo de predicción de abandono de clientes (churn) utilizando Python.

Formato del curso

• Conferencias interactivas y discusión.
• Muchas ejercicios y prácticas.
• Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contáctenos para coordinar los detalles.

Esta capacitación práctica, con instrucción directa, está diseñada como una continuación natural del curso Python para 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 predicción, clasificación y 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 una base matemática avanzada.

Esta formación en vivo con instructor Buenos Aires (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros que desean evaluar los enfoques y las herramientas disponibles hoy en día para tomar una decisión inteligente sobre cómo avanzar en la adopción de MLOps dentro de su organización.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Instalar y configurar diversos frameworks 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 ML.
• Comprender los componentes de una Pipeline de ML y las herramientas necesarias para construir una.
• Experimentar con diferentes frameworks de machine learning y servidores para el despliegue en producción.
• Operativizar todo el proceso de Machine Learning de manera que sea reproducible y mantenible.

Esta formación práctica impartida por un instructor en Buenos Aires (en línea o presencial) está dirigida a analistas de datos, desarrolladores o futuros científicos de datos con 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 de datos del mundo real.
• Utilizar bibliotecas de Python y cuadernos Jupyter para el desarrollo práctico.
• Construir modelos para predicción, clasificación, recomendación y agrupamiento.

Esta formación en vivo con instructores en <ubicación> (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores y científicos de datos que desean utilizar TensorFlow 2.x para crear predictores, clasificadores, modelos generativos, redes neuronales, entre otros.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Instalar y configurar TensorFlow 2.x.
• Comprender las ventajas de TensorFlow 2.x respecto a versiones anteriores.
• Crear modelos de aprendizaje profundo.
• Implementar un clasificador de imágenes avanzado.
• Desplegar un modelo de aprendizaje profundo en la nube, dispositivos móviles y sistemas IoT.

Este curso comienza brindándote conocimiento conceptual sobre redes neuronales y, en general, sobre algoritmos de aprendizaje automático e inteligencia artificial profunda (algoritmos y aplicaciones).

La Parte 1 (40%) de esta capacitación se centra más en los fundamentos, pero te ayudará a elegir la tecnología adecuada: TensorFlow, Caffe, Theano, DeepDrive, Keras, etc.

La Parte 2 (20%) de esta capacitación introduce Theano, una biblioteca de Python que facilita la escritura de modelos de inteligencia artificial profunda.

La Parte 3 (40%) de la capacitación se basará extensamente en TensorFlow, la API de la biblioteca de código abierto de Google para Inteligencia Artificial Profunda. Los ejemplos y las actividades prácticas se realizarán todos en TensorFlow.

Público objetivo

Este curso está destinado a ingenieros que buscan utilizar TensorFlow para sus proyectos de inteligencia artificial profunda.

Después de completar este curso, los asistentes:

• tendrán una buena comprensión sobre redes neuronales profundas (DNN), CNN y RNN
• comprenderán la estructura y los mecanismos de implementación de TensorFlow
• podrán realizar tareas de instalación, entorno de producción, arquitectura y configuración
• serán capaces de evaluar la calidad del código, realizar depuración y monitoreo
• podrán implementar características de nivel de producción como entrenar modelos, construir grafos y registrar logs