Fundamentos de la Programación en Python

Inteligencia Artificial con Python es el desarrollo de sistemas inteligentes utilizando la amplia biblioteca de bibliotecas de IA y aprendizaje automático de Python.

Esta formación presencial o en línea, impartida por un instructor, está dirigida a programadores de nivel intermedio que desean diseñar, implementar y desplegar soluciones de IA utilizando Python.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Implementar algoritmos de IA utilizando las bibliotecas centrales de IA de Python.
• Trabajar con modelos de aprendizaje supervisado, no supervisado y por refuerzo.
• Integrar soluciones de IA en aplicaciones y flujos de trabajo existentes.
• Evaluar el rendimiento del modelo y optimizar para precisión y eficiencia.

Formato del Curso

• Clases interactivas con discusión.
• Muchas actividades prácticas de ejercicio y práctica.
• Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.

Opciones de Personalización del Curso

• Para solicitar una formación personalizada para este curso, comuníquese con nosotros para organizarse.

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.

Esta formación en vivo, impartida por un instructor en Argentina (en línea o presencial), está dirigida a desarrolladores de Python de nivel intermedio que desean mejorar su experiencia de desarrollo con AWS Cloud9.

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Configurar y preparar AWS Cloud9 para el desarrollo en Python.
• Comprender la interfaz y las funcionalidades del IDE de AWS Cloud9.
• Escribir, depurar y desplegar aplicaciones en Python dentro de AWS Cloud9.
• Colaborar con otros desarrolladores utilizando la plataforma AWS Cloud9.
• Integrar AWS Cloud9 con otros servicios de AWS para despliegues avanzados.

GitHub Copilot

Vista general del curso

Este entrenamiento práctico está diseñado para profesionales con formación en ingeniería de datos que deseen adquirir habilidades aplicadas en inteligencia artificial, Python y modelos de lenguaje grande (LLM). El curso se centra en aplicaciones reales, cubriendo el uso de modelos, la ingeniería de prompts y la creación de soluciones impulsadas por IA. Los participantes trabajarán a través de ejercicios progresivos que avanzan desde los conceptos fundamentales hasta la construcción de flujos de trabajo de IA desplegables.

Formato del entrenamiento

• Entrenamiento en aula presencial

• Sesiones guiadas por un instructor con práctica dirigida

• Discusiones interactivas y estudios de caso del mundo real

• Ejercicios prácticos diarios

Objetivos del curso

• Comprender los conceptos centrales de IA y aprendizaje automático relevantes para aplicaciones modernas

• Fortalecer las habilidades en Python para el desarrollo de IA y flujos de trabajo de datos

• Aprender cómo funcionan los modelos de lenguaje grande y cómo utilizarlos de manera efectiva

• Diseñar y optimizar prompts para obtener resultados confiables

• Construir soluciones de IA de extremo a extremo utilizando APIs y frameworks

• Integrar IA en tuberías de ingeniería de datos

Esta formación impartida por un instructor en vivo en <ubicación> (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores de Python y analistas de datos de nivel intermedio que deseen mejorar sus habilidades en análisis y manipulación de datos utilizando Pandas y NumPy.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Configurar un entorno de desarrollo que incluya Python, Pandas y NumPy.
• Crear una aplicación de análisis de datos usando Pandas y NumPy.
• Ejecutar operaciones avanzadas de manipulación, ordenamiento y filtrado de datos.
• Realizar operaciones agregadas y analizar datos de series temporales.
• Visualizar datos utilizando Matplotlib y otras bibliotecas de visualización.
• Depurar y optimizar su código de análisis de datos.

Esta formación presencial en vivo (en línea o in situ), impartida por instructores, está dirigida a desarrolladores que deseen utilizar la pila FARM (FastAPI, React y MongoDB) para construir aplicaciones web dinámicas, de alto rendimiento y escalables.

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Configurar el entorno de desarrollo necesario que integre FastAPI, React y MongoDB.
• Comprender los conceptos clave, las características y los beneficios de la pila FARM.
• Aprender a construir APIs REST con FastAPI.
• Aprender a diseñar aplicaciones interactivas con React.
• Desarrollar, probar e implementar aplicaciones (frontend y backend) utilizando la pila FARM.

Este entrenamiento en vivo dirigido por un instructor en Argentina (en línea o presencial) está orientado a desarrolladores que desean usar FastAPI con Python para construir, probar e implementar APIs RESTful de manera más sencilla y rápida.

Al concluir esta capacitación, los participantes podrán:

• Configurar el entorno de desarrollo necesario para crear APIs con Python y FastAPI.
• Crear APIs de forma más rápida y sencilla mediante la biblioteca FastAPI.
• Aprender a crear modelos de datos y esquemas basados en Pydantic y OpenAPI.
• Conectar las APIs a una base de datos utilizando SQLAlchemy.
• Implementar seguridad y autenticación en APIs valiéndose de las herramientas de FastAPI.
• Crear imágenes de contenedores e implementar APIs web en un servidor en la nube.

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.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Argentina (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de redes que deseen mantener, administrar y diseñar redes informáticas con Python.

A fin de la capacitación, los participantes podrán:

• Optimizar y utilizar Paramiko, Netmiko, Napalm, Telnet y pyntc para automatizar tareas de red con Python.
• Dominar el uso de subprocesos (multi-threading) y multiprocesamiento en la automatización de redes.
• Utilizar GNS3 y Python para la programación de redes.

Esta capacitación en vivo guiada por un instructor en Argentina (en línea o presencial) está dirigida a profesionales empresariales y analistas de datos con habilidades intermedias de Python que desean aplicar Python para automatizar flujos de trabajo, analizar datos empresariales y generar reportes dinámicos basados en Excel.