Curso de TensorFlow Serving

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 formación en vivo, dirigida por un instructor (en línea o presencial) en Argentina, está diseñada para profesionales avanzados que desean profundizar su comprensión de la visión por computadora y explorar las capacidades de TensorFlow para desarrollar modelos visuales sofisticados usando Google Colab.

Al final de esta formación, los participantes podrán:

• Construir y entrenar redes neuronales convolucionales (CNNs) utilizando TensorFlow.
• Utilizar Google Colab para el desarrollo de modelos escalables y eficientes en la nube.
• Implementar técnicas de preprocesamiento de imágenes para tareas de visión por computadora.
• Desplegar modelos de visión por computadora para aplicaciones del mundo real.
• Utilizar el aprendizaje transferido 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 esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Argentina, los participantes aprenderán a usar Python bibliotecas para NLP a medida que crean una aplicación que procesa un conjunto de imágenes y genera subtítulos. 

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

• Diseñe y codifique DL para NLP usando bibliotecas Python. 
• Cree Python código que lea una colección sustancialmente grande de imágenes y genere palabras clave.
• Cree Python Código 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 capacitación en vivo dirigida por un instructor en Argentina (en línea o en el sitio) está dirigida a científicos de datos que desean utilizar TensorFlow para analizar datos de posibles fraudes.

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

• Crear un modelo de detección de fraudes en Python y TensorFlow.
• Construir regresiones lineales y modelos de regresión lineal para predecir fraudes.
• Desarrollar una aplicación de IA integral para analizar datos de fraude.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Argentina (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores y científicos de datos que deseen usar Tensorflow 2.x para crear predictores, clasificadores, modelos generativos, redes neuronales, etc.

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

• Instale y configure TensorFlow 2.x.
• Comprenda las ventajas de TensorFlow 2.x con respecto a las versiones anteriores.
• Cree modelos de aprendizaje profundo.
• Implemente un clasificador de imágenes avanzado.
• Implemente un modelo de aprendizaje profundo en la nube, dispositivos móviles y dispositivos IoT.

TensorFlow es una API de segunda generación de la biblioteca de software de código abierto de Google para el aprendizaje profundo. El sistema está diseñado para facilitar la investigación en aprendizaje automático y para hacer que sea rápido y fácil pasar del prototipo de investigación al sistema de producción.

Audiencia

Este curso está destinado a ingenieros que deseen utilizar TensorFlow en sus proyectos de Aprendizaje Profundo.

Al completar este curso, los participantes podrán:

• comprender la estructura y mecanismos de implementación de TensorFlow
• realizar tareas de instalación, configuración del entorno de producción y arquitectura
• evaluar la calidad del código, realizar depuraciones y monitoreo
• implementar producciones avanzadas como el entrenamiento de modelos, construcción de gráficos y registro

Este curso explora, con ejemplos específicos, la aplicación de Tensor Flow para los propósitos de reconocimiento de imágenes

Audiencia

Este curso está destinado a ingenieros que buscan utilizar TensorFlow para fines de Reconocimiento de Imágenes

Al completar este curso, los delegados serán capaces de:

• entender la estructura y mecanismos de implementación de TensorFlow
• realizar tareas de instalación / entorno de producción / arquitectura y configuración
• evaluar la calidad del código, realizar depuraciones, monitoreo
• implementar producciones avanzadas como entrenamiento de modelos, construcción de gráficos y registro

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Argentina (en línea o en el sitio) está dirigida a científicos de datos que desean pasar de entrenar un solo modelo de ML a implementar muchos modelos de ML en producción.

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

• Instale y configure TFX y herramientas de terceros compatibles.
• Use TFX para crear y administrar una canalización de producción de ML completa.
• Trabaje con componentes TFX para llevar a cabo el modelado, el entrenamiento, la inferencia de servicio y la administración de implementaciones.
• Implemente funciones de aprendizaje automático en aplicaciones web, aplicaciones móviles, dispositivos IoT y más.

En este entrenamiento guiado por un instructor en Argentina, los participantes aprenderán cómo aprovechar las innovaciones en procesadores TPU para maximizar el rendimiento de sus propias aplicaciones de IA.

Al final del entrenamiento, los participantes podrán:

• Entrenar diversos tipos de redes neuronales con grandes cantidades de datos.
• Utilizar TPUs para acelerar el proceso de inferencia hasta en dos órdenes de magnitud.
• Utilizar TPUs para procesar aplicaciones intensivas como búsqueda de imágenes, visión en la nube y fotos.

TensorFlow™ es una biblioteca de software de código abierto para el cálculo numérico utilizando grafos de flujo de datos.

SyntaxNet es un marco de Procesamiento de Lenguaje Natural basado en redes neuronales para TensorFlow.

Word2Vec se utiliza para aprender representaciones vectoriales de palabras, llamadas "incrustaciones de palabras". Word2vec es un modelo predictivo particularmente eficiente computacionalmente para aprender incrustaciones de palabras a partir de texto crudo. Viene en dos versiones: el modelo Continuous Bag-of-Words (CBOW) y el modelo Skip-Gram (Capítulo 3.1 y 3.2 en Mikolov et al.).

Utilizados conjuntamente, SyntaxNet y Word2Vec permiten a los usuarios generar modelos de incrustaciones aprendidas a partir de la entrada de lenguaje natural.

Público Objetivo

Este curso está destinado a desarrolladores e ingenieros que deseen trabajar con modelos SyntaxNet y Word2Vec en sus grafos de TensorFlow.

Al completar este curso, los participantes podrán:

• entender la estructura y las mecanismos de implementación de TensorFlow
• realizar tareas y configuraciones del entorno de instalación / producción / arquitectura
• evaluar la calidad del código, realizar depuración y monitoreo
• implementar producciones avanzadas como el entrenamiento de modelos, incorporación de términos, construcción de grafos y registro

Este curso comienza brindándole conocimientos conceptuales sobre redes neuronales y, en general, sobre algoritmos de aprendizaje automático y aprendizaje profundo (algoritmos y aplicaciones).

La parte 1 (40%) de este entrenamiento se centra más en los fundamentos, pero ayudará a elegir la tecnología adecuada: TensorFlow, Caffe, Theano, DeepDrive, Keras, etc.

La parte 2 (20%) del entrenamiento introduce Theano, una biblioteca de Python que facilita la escritura de modelos de aprendizaje profundo.

La parte 3 (40%) del entrenamiento se basará extensivamente en TensorFlow, la API de segunda generación de la biblioteca de software de código abierto de Google para el Aprendizaje Profundo. Todos los ejemplos y prácticas se realizarán utilizando TensorFlow.

Audiencia

Este curso está destinado a ingenieros que deseen utilizar TensorFlow en sus proyectos de Aprendizaje Profundo.

Al completar este curso, los participantes podrán:

• Tener un buen entendimiento sobre redes neuronales profundas (DNN), CNN y RNN

• Comprender la estructura y los mecanismos de implementación de TensorFlow

• Ejecutar tareas de instalación, configuración del entorno de producción y arquitectura

• Evaluar la calidad del código, realizar depuración y monitoreo

• Implementar producciones avanzadas como el entrenamiento de modelos, construcción de grafos y registro