Construcción de soluciones de IA en el edge

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 formación en vivo dirigida por un instructor en Argentina (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 presencial impartida por un instructor en Argentina (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 <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 impartida por un instructor en Argentina (online 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 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 y entornos de nube diversos.
• Utilizar Kubeflow para crear y gestionar notebooks de Jupyter.
• Construir cargas de trabajo de entrenamiento de ML, ajuste de hiperparámetros y servicio en múltiples plataformas.

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