Curso de Reinforcement Learning with Google Colab

Al finalizar este entrenamiento, los participantes podrán:

• Implementar modelos avanzados de aprendizaje automático utilizando frameworks populares como Scikit-learn y TensorFlow.
• Optimizar el rendimiento del modelo mediante el ajuste de hiperparámetros.
• Deploy machine learning models in real-world applications using Google Colab. (Nota: No se traduce "Google Colab" ya que es un nombre específico o código.)
• Colaborar y administrar proyectos de aprendizaje automático a gran escala en Google Colab.

This instructor-led, live training in Argentina (online or onsite) is aimed at intermediate-level data scientists and healthcare professionals who wish to leverage AI for advanced healthcare applications using Google Colab.

By the end of this training, participants will be able to:

• Implement AI models for healthcare using Google Colab.
• Use AI for predictive modeling in healthcare data.
• Analyze medical images with AI-driven techniques.
• Explore ethical considerations in AI-based healthcare solutions.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes podrán:

Este entrenamiento en vivo dirigido por un instructor en Argentina (en línea o presencial) está orientado a científicos de datos e ingenieros de nivel intermedio que desean utilizar Google Colab y Apache Spark para el procesamiento y análisis de grandes volúmenes de datos.

• Configurar un entorno de big data utilizando Google Colab y Spark.
• Procesar y analizar conjuntos de datos grandes de manera eficiente con Apache Spark.
• Visualizar datos masivos en un entorno colaborativo.
• Integrar Apache Spark con herramientas basadas en la nube.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes serán capaces de:

Este taller impartido por un instructor en Argentina (en línea o presencial) está dirigido a científicos de datos y profesionales de IT principiantes que desean aprender las bases de la ciencia de datos utilizando Google Colab.

• Configurar e navegar por Google Colab.
• Escribir y ejecutar código básico en Python.
• Importar y manejar conjuntos de datos.
• Crear visualizaciones utilizando bibliotecas de Python.

Google Colab Pro es un entorno basado en la nube para el desarrollo escalable de Python, ofreciendo unidades de alto rendimiento GPU, tiempos de ejecución más largos y más memoria para cargas de trabajo exigentes de IA y ciencia de datos.

Esta formación en vivo dirigida por un instructor (en línea o presencial) está destinada a usuarios intermedios de Python que desean utilizar Google Colab Pro para el aprendizaje automático, el procesamiento de datos y la investigación colaborativa en una interfaz poderosa de cuadernos.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Configurar y administrar cuadernos basados en la nube utilizando Colab Pro.
• Utilizar GPUs y TPUs para cálculos acelerados.
• Simplificar flujos de trabajo de aprendizaje automático utilizando bibliotecas populares (por ejemplo, TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn).
• Integrar con Google Drive y fuentes de datos externas para proyectos colaborativos.

Formato del Curso

• Conferencias interactivas y discusiones.
• Muchos ejercicios y práctica.
• Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.

Opciones de Personalización del Curso

• Para solicitar una formación personalizada para este curso, contáctenos para hacer los arreglos.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes podrán:

Este curso impartido por un instructor en Argentina (en línea o presencial) está dirigido a profesionales avanzados que desean profundizar su comprensión de la visión por computadora y explorar las capacidades de TensorFlow para desarrollar modelos de visión sofisticados utilizando Google Colab.

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

Al finalizar este entrenamiento, los participantes podrán:

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

• 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.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Argentina (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores y científicos de datos que desean aprender los fundamentos de Deep Reinforcement Learning a medida que avanzan en la creación de un agente Deep Learning.

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

• Comprender los conceptos clave detrás de Deep Reinforcement Learning y ser capaz de distinguirlo de Machine Learning.
• Aplique algoritmos avanzados Reinforcement Learning para resolver problemas del mundo real.
• Cree un agente Deep Learning.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes podrán:

Este curso en vivo dirigido por un instructor en Argentina (en línea o presencial) está destinado a científicos de datos principiantes que desean aprender a crear visualizaciones de datos significativas y visualmente atractivas.

• Configurar y navegar en Google Colab para la visualización de datos.
• Crear diferentes tipos de gráficos utilizando Matplotlib.
• Utilizar Seaborn para técnicas avanzadas de visualización.
• Personalizar gráficos para una mejor presentación y claridad.
• Interpretar y presentar datos de manera efectiva utilizando herramientas visuales.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Argentina (en línea o en el sitio) está dirigida a científicos de datos de nivel intermedio que deseen obtener una comprensión integral y habilidades prácticas tanto en Large Language Models (LLMs) como en Reinforcement Learning (RL).

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

• Comprender los componentes y la funcionalidad de los modelos de transformadores.
• Optimice y ajuste los LLM para tareas y aplicaciones específicas.
• Comprender los principios básicos y las metodologías del aprendizaje por refuerzo.
• Aprenda cómo las técnicas de aprendizaje por refuerzo pueden mejorar el rendimiento de los LLM.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

Esta formación en vivo dirigida por un instructor en Argentina (en línea o presencial) está orientada a científicos de datos y desarrolladores de nivel intermedio que desean aplicar algoritmos de aprendizaje automático eficientemente utilizando el entorno Google Colab.

• 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.

Al final de este entrenamiento, los participantes podrán:

Este entrenamiento dirigido por un instructor en Argentina (en línea o presencial) está orientado a científicos de datos y desarrolladores de nivel intermedio que desean aplicar técnicas de procesamiento de lenguaje natural usando Python en Google Colab.

• Comprender los conceptos fundamentales del procesamiento de lenguaje natural.
• Preprocesar y limpiar datos de texto para tareas de PLN.
• Realizar análisis de sentimiento utilizando las bibliotecas NLTK y SpaCy.
• Trabajar con datos de texto usando Google Colab para un desarrollo escalable y colaborativo.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes podrán:

Este entrenamiento impartido por un instructor en Argentina (en línea o presencial) está dirigido a desarrolladores y analistas de datos principiantes que desean aprender programación Python desde cero utilizando Google Colab.

• Comprender los fundamentos del lenguaje de programación Python.
• Implementar código Python en el entorno Google Colab.
• Utilizar estructuras de control para gestionar la fluidez de un programa Python.
• Crear funciones para organizar y reutilizar efectivamente el código.
• Explorar y utilizar bibliotecas básicas para programación Python.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Argentina (en línea o presencial) está dirigida a científicos de datos que desean ir más allá de los enfoques tradicionales de aprendizaje automático para enseñar a un programa informático a descubrir cosas (resolver problemas) sin el uso de datos etiquetados y grandes conjuntos de datos.

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

• Instale y aplique las bibliotecas y el lenguaje de programación necesarios para implementar Reinforcement Learning.
• Cree un agente de software que sea capaz de aprender a través de la retroalimentación en lugar de a través del aprendizaje supervisado.
• Programe un agente para resolver problemas en los que la toma de decisiones es secuencial y finita.
• Aplicar el conocimiento para diseñar software que pueda aprender de una manera similar a cómo aprenden los humanos.

Por el final de este entrenamiento, los participantes podrán:

Este curso presencial (en línea o en sitio) dirigido por un instructor está destinado a profesionales de datos intermedios que desean aplicar técnicas de pronóstico de series temporales a datos del mundo real utilizando Google Colab.

• Comprender los fundamentos del análisis de series temporales.
• Utilizar Google Colab para trabajar con datos de series temporales.
• Aplicar modelos ARIMA para pronosticar tendencias de datos.
• Utilizar la biblioteca Prophet de Facebook para pronósticos flexibles.
• Visualizar datos y resultados de pronóstico de series temporales.