Visión por computadora con Python

Este curso intensivo y práctico cubre técnicas avanzadas de Python, mejores prácticas ingenieriles y patrones de diseño comúnmente utilizados para construir aplicaciones en Python mantenibles, testeables y de alto rendimiento. Hace hincapié en herramientas modernas, tipado estático, modelos de concurrencia, patrones de arquitectura y flujos de trabajo listos para producción.

Esta capacitación en vivo con instructor (online o presencial) está dirigida a desarrolladores de Python de nivel intermedio a avanzado que desean adoptar prácticas y patrones profesionales para sistemas Python de grado productivo.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Aplicar tipado estático en Python, dataclasses y verificación de tipos para aumentar la fiabilidad del código.
• Utilizar patrones de diseño y principios arquitectónicos para estructurar aplicaciones robustas.
• Implementar correctamente la concurrencia y el paralelismo usando asyncio y multiprocessing.
• Construir código bien probado con pytest, pruebas basadas en propiedades y pipelines de CI.
• Perfilizar, optimizar y endurecer aplicaciones Python para producción.
• Empaquetar, distribuir y desplegar proyectos de Python utilizando herramientas modernas y contenedores.

Formato del Curso

• Clases interactivas y demostraciones breves.
• Laboratorios prácticos y ejercicios de codificación cada día.
• Proyecto final en miniatura que integra patrones, pruebas y despliegue.

Opciones de Personalización del Curso

• Para solicitar una capacitación personalizada o un enfoque específico (datos, web o infraestructura), por favor contáctenos para gestionarlo.

Este curso enseña técnicas prácticas de ingeniería para diseñar, construir, probar y desplegar sistemas autónomos (agentic) usando Python. Cubre el ciclo del agente, integraciones de herramientas, gestión de memoria y estado, patrones de orquestación, controles de seguridad y consideraciones para la producción.

Esta formación en vivo con instructor (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de ML, desarrolladores de IA e ingenieros de software de nivel intermedio a avanzado que deseen construir agentes autónomos robustos y listos para producción usando Python.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Diseñar e implementar el ciclo del agente y los flujos de trabajo de toma de decisiones.
• Integrar herramientas externas y APIs para extender las capacidades del agente.
• Implementar arquitecturas de memoria a corto y largo plazo para agentes.
• Coordinar orquestaciones de múltiples pasos y la capacidad de composición de agentes.
• Aplicar mejores prácticas de seguridad, control de acceso y observabilidad para agentes desplegados.

Formato del Curso

• Clase interactiva y discusión.
• Talleres prácticos para construir agentes con Python y SDKs populares.
• Ejercicios basados en proyectos que producen prototipos desplegables.

Opciones de Personalización del Curso

• Para solicitar una formación personalizada para este curso, contáctanos para coordinarlo.

Se adentra en enfoques prácticos de la Ciencia de Datos e IA utilizando Python — capacita a los profesionales con las habilidades necesarias para explorar datos, construir modelos de aprendizaje automático y desplegar aplicaciones impulsadas por inteligencia artificial en contextos empresariales; cubre flujos de trabajo CRISP-DM, análisis estadístico, aprendizaje supervisado y no supervisado, aprendizaje profundo con Tensorflow, procesamiento del lenguaje natural, big data con Spark y narración de datos (data-driven storytelling); Ideal para principiantes que buscan una certificación en ciencia de datos con Python y formación analítica lista para el mercado laboral.

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.

El SDK CANN (Compute Architecture for Neural Networks) ofrece herramientas potentes de implementación y optimización para aplicaciones de IA en tiempo real en visión por computadora y PLN, especialmente en hardware Huawei Ascend.

Esta capacitación en vivo con instructor (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de IA de nivel intermedio que deseen construir, implementar y optimizar modelos de visión e idioma utilizando el SDK CANN para casos de uso productivos.

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Implementar y optimizar modelos CV y PLN usando CANN y AscendCL.
• Utilizar las herramientas CANN para convertir modelos e integrarlos en pipelines en vivo.
• Optimizar el rendimiento de inferencia para tareas como detección, clasificación y análisis de sentimientos.
• Construir pipelines CV/PLN en tiempo real para escenarios de implementación en bordes o en la nube.

Formato del Curso

• Conferencia interactiva y demostración.
• Laboratorio práctico con implementación de modelos y perfilamiento de rendimiento.
• Diseño de pipelines en vivo utilizando casos de uso reales de CV y PLN.

Opciones de Personalización del Curso

• Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, contáctenos para gestionarla.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Argentina (online o presencial) está dirigida a desarrolladores de IA de nivel intermedio e ingenieros de visión por computadora que desean construir sistemas visuales robustos para aplicaciones de conducción autónoma.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los conceptos fundamentales de la visión por computadora en vehículos autónomos.
• Implementar algoritmos para la detección de objetos, detección de carriles y segmentación semántica.
• Integrar sistemas visuales con otros subsistemas del vehículo autónomo.
• Aplicar técnicas de aprendizaje profundo para tareas avanzadas de percepción.
• Evaluar el rendimiento de los modelos de visión por computadora en escenarios del mundo real.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Argentina (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.

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 capacitación en vivo dirigida por un instructor en Argentina (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de visión por computadora de nivel intermedio a avanzado, desarrolladores de IA y profesionales de IoT que deseen implementar y optimizar modelos de visión por computadora para el procesamiento en tiempo real en dispositivos periféricos.

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los fundamentos del Edge AI y sus aplicaciones en la visión por computadora.
• Implementar modelos optimizados de aprendizaje profundo en dispositivos periféricos para el análisis de imágenes y video en tiempo real.
• Utilizar frameworks como TensorFlow Lite, OpenVINO y NVIDIA Jetson SDK para la implementación de modelos.
• Optimizar los modelos de IA para lograr mejor rendimiento, eficiencia energética e inferencia de baja latencia.

Esta formación práctica impartida por un instructor en Argentina (en línea o presencial) está dirigida a personal de fuerzas policiales con nivel principiante que desee pasar del dibujo manual de perfiles faciales al uso de herramientas de IA para desarrollar sistemas de reconocimiento facial.

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los fundamentos de la Inteligencia Artificial y el Aprendizaje Automático.
• Aprender los conceptos básicos del procesamiento digital de imágenes y su aplicación en el reconocimiento facial.
• Desarrollar habilidades para utilizar herramientas y frameworks de IA con el fin de crear modelos de reconocimiento facial.
• Adquirir experiencia práctica en la creación, entrenamiento y prueba de sistemas de reconocimiento facial.
• Comprender las consideraciones éticas y las mejores prácticas en el uso de la tecnología de reconocimiento facial.

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 capacitación en vivo con instructor en Argentina (en línea o presencial) está dirigida a investigadores y profesionales de laboratorio de nivel principiante e intermedio que desean procesar y analizar imágenes relacionadas con tejidos histológicos, células sanguíneas, algas y otras muestras biológicas.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Navegar por la interfaz de Fiji y utilizar las funciones principales de ImageJ.
• Preprocesar y mejorar imágenes científicas para obtener mejores análisis.
• Analizar imágenes cuantitativamente, incluido el conteo de células y la medición de áreas.
• Automatizar tareas repetitivas utilizando macros y complementos (plugins).
• Personalizar flujos de trabajo para necesidades específicas de análisis de imágenes en investigación biológica.

Esta formación en vivo dirigida por un instructor en Argentina (en línea o presencial) está orientada a profesionales de nivel intermedio que desean utilizar Vision Builder AI para diseñar, implementar y optimizar sistemas de inspección automatizada para procesos SMT (Tecnología de Montaje en Superficie).

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Configurar y ajustar inspecciones automatizadas utilizando Vision Builder AI.
• Adquirir y preprocesar imágenes de alta calidad para su análisis.
• Implementar decisiones basadas en lógica para la detección de defectos y validación del proceso.
• Generar informes de inspección y optimizar el rendimiento del sistema.

Este entrenamiento en vivo, guiado por un instructor, en <ubicación> (en línea o presencial), está dirigido a desarrolladores e investigadores de nivel intermedio a avanzado y científicos de datos que deseen aprender cómo implementar la detección de objetos en tiempo real utilizando YOLOv7.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes serán capaces de:

• Comprender los conceptos fundamentales de la detección de objetos.
• Instalar y configurar YOLOv7 para tareas de detección de objetos.
• Entrenar y probar modelos personalizados de detección de objetos utilizando YOLOv7.
• Integrar YOLOv7 con otros marcos de trabajo y herramientas de visión por computadora.
• Solucionar problemas comunes relacionados con la implementación de YOLOv7.