Python para el Aprendizaje Automático Avanzado

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Argentina (en línea o presencial) está dirigida a científicos de datos de nivel intermedio a avanzado, ingenieros de aprendizaje automático, investigadores de aprendizaje profundo y expertos en visión por computadora que deseen ampliar sus conocimientos y habilidades en aprendizaje profundo para la generación de texto a imagen.

Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprenda las arquitecturas y técnicas avanzadas de aprendizaje profundo para la generación de texto a imagen.
• Implemente modelos complejos y optimizaciones para la síntesis de imágenes de alta calidad.
• Optimice el rendimiento y la escalabilidad de grandes conjuntos de datos y modelos complejos.
• Ajuste los hiperparámetros para mejorar el rendimiento y la generalización del modelo.
• Integración Stable Diffusion con otros marcos y herramientas de aprendizaje profundo

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Argentina (en línea o presencial) está dirigida a biólogos que desean comprender cómo funciona AlphaFold y usar los modelos AlphaFold como guías en sus estudios experimentales.

Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los principios básicos de AlphaFold.
• Más información sobre cómo funciona AlphaFold.
• Aprenda a interpretar AlphaFold las predicciones y los resultados.

Este es un curso de 4 días que presenta la IA y su aplicación. Existe la opción de tener un día adicional para realizar un proyecto de IA al finalizar este curso. 

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Argentina (en línea o presencial) está dirigida a investigadores y desarrolladores que desean usar Chainer para construir y entrenar redes neuronales en Python mientras hacen que el código sea fácil de depurar.

Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:

• Configure el entorno de desarrollo necesario para comenzar a desarrollar modelos de redes neuronales.
• Defina e implemente modelos de redes neuronales utilizando un código fuente comprensible.
• Ejecute ejemplos y modifique los algoritmos existentes para optimizar los modelos de entrenamiento de aprendizaje profundo mientras aprovecha los GPUs para un alto rendimiento.

Computer Network Toolkit (CNTK) es el sistema de aprendizaje de la máquina de entrenamiento de RNN de Open Source, Multi-máquina, Multi-GPU, altamente eficiente de habla, texto e imágenes.

Audiencia

Este curso está dirigido a ingenieros y arquitectos con el objetivo de utilizar CNTK en sus proyectos.

Esta capacitación dirigida por un instructor (en línea o en sitio) está destinada a profesionales de nivel avanzado que deseen profundizar su comprensión de la visión por computadora y explorar las capacidades de TensorFlow para desarrollar modelos de visión sofisticados utilizando Google Colab.

Al final de esta capacitación, los participantes podrán:

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

Este curso en vivo y guiado por un instructor (en línea o presencial) está dirigido a científicos de datos y desarrolladores de nivel intermedio que desean entender y aplicar técnicas de aprendizaje profundo utilizando el entorno Google Colab.

Al finalizar este curso, los participantes podrán:

• 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 funciones avanzadas de TensorFlow para el aprendizaje profundo.

En este entrenamiento dirigido por un instructor y en vivo, los participantes aprenderán a utilizar bibliotecas de Python para NLP mientras crean una aplicación que procesa un conjunto de imágenes y genera subtítulos.

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

• Diseñar y codificar DL para NLP utilizando bibliotecas de Python.
• Crear código en Python que lea una colección sustancialmente grande de imágenes y genere palabras clave.
• Crear código en Python que genere subtítulos a partir de las palabras clave detectadas.

Audiencia

Este curso es adecuado para investigadores y ingenieros de Deep Learning interesados en utilizar herramientas disponibles (en su mayoría de código abierto) para analizar imágenes de computadora.

Este curso proporciona ejemplos prácticos.

Esta formación en vivo (online o presencial) dirigida por un instructor está destinada a desarrolladores de nivel intermedio, científicos de datos y profesionales de IA que desean aprovechar TensorFlow Lite para aplicaciones de IA al borde.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

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

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Argentina (en línea o presencial) está dirigida a científicos de datos que desean acelerar las aplicaciones de aprendizaje automático en tiempo real e implementarlas a escala.

Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:

• Instale el kit de herramientas OpenVINO.
• Acelere una aplicación de visión artificial mediante una FPGA.
• Ejecute diferentes capas de CNN en la FPGA.
• Escale la aplicación a varios nodos de un clúster Kubernetes.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Argentina (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores o científicos de datos que deseen usar Horovod para ejecutar capacitaciones de aprendizaje profundo distribuidas y ampliarlas para que se ejecuten en múltiples GPU en paralelo.

Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:

• Configure el entorno de desarrollo necesario para comenzar a ejecutar capacitaciones de aprendizaje profundo.
• Instale y configure Horovod para entrenar modelos con TensorFlow, Keras, PyTorch y Apache MXNet.
• Escale el entrenamiento de aprendizaje profundo con Horovod para que se ejecute en varios GPU.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Argentina (en línea o presencial) está dirigida a personas técnicas que desean aplicar el modelo de aprendizaje profundo a las aplicaciones de reconocimiento de imágenes.

Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:

• Instalar y configurar Keras.
• Cree rápidamente prototipos de modelos de aprendizaje profundo.
• Implementar una red convolucional.
• Implementar una red recurrente.
• Ejecute un modelo de aprendizaje profundo tanto en una CPU como en GPU.

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

Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los principios de Stable Diffusion y cómo funciona para la generación de imágenes.
• Construya y entrene Stable Diffusion modelos para tareas de generación de imágenes.
• Aplique Stable Diffusion a varios escenarios de generación de imágenes, como la pintura interior, la pintura externa y la traducción de imagen a imagen.
• Optimice el rendimiento y la estabilidad de los modelos Stable Diffusion.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Argentina (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros que desean escribir, cargar y ejecutar modelos de aprendizaje automático en dispositivos integrados muy pequeños.

Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:

• Instale TensorFlow Lite.
• Cargue modelos de aprendizaje automático en un dispositivo integrado para permitirle detectar voz, clasificar imágenes, etc.
• Agregue IA a los dispositivos de hardware sin depender de la conectividad de red.