Tanto en línea como presencialmente, los cursos de formación en Redes Neuronales dirigidos por instructores demuestran, a través de discusiones interactivas y práctica directa, cómo construir Redes Neuronales utilizando una variedad de toolkits y bibliotecas mayormente de código abierto, así cómo aprovechar el poder del hardware avanzado (GPUs) y las técnicas de optimización que involucran computación distribuida y big data. Nuestros cursos de Redes Neuronales se basan en lenguajes de programación populares como Python, Java, R, y bibliotecas potentes, incluyendo TensorFlow, Torch, Caffe, Theano y más. Nuestros cursos de Redes Neuronales cubren tanto la teoría como la implementación utilizando una serie de implementaciones de redes neuronales como Deep Neural Networks (DNN), Convolutional Neural Networks (CNN) y Recurrent Neural Networks (RNN).
La formación en Redes Neuronales está disponible como "formación en vivo online" o "formación en vivo presencial". La formación en vivo online (también llamada "formación remota en vivo") se imparte a través de un escritorio remoto interactivo. La formación presencial puede realizarse localmente en las instalaciones del cliente en Buenos Aires o en los centros de formación corporativos de NobleProg en Buenos Aires.
NobleProg -- Tu Proveedor Local de Formación
Puerto Madero - Torre Colonos Sur
Edificio Colonos Sur, Buenos Aires, Argentina, C1107BGA
El centro se encuentra ubicado en la tercera planta de la magnífica Torre Colonos Sur, ahora la sede en argentina del Banco ITAU. Está a 10 minutos caminando desde la ruta de buses local y a 15 minutos de la estación de metro. El edificio tiene su propio estacionamiento y está protegido por cobertura de CCTV.
Buenos Aires - Laminar Catalinas
5th Piso, 240 Ing. Buttystreet, Buenos Aires, Argentina, C1001AFB
El Centro Laminar Catalinas de Buenos Aires se encuentra en el cuarto piso de la Torre Laminar Plaza de 20 pisos, un rascacielos de 1997 con fachada de vidrio, entrada de mármol y granito y vistas al Río de la Plata. Forma parte de Catalinas Norte, un complejo especialmente diseñado de 15 edificios de oficinas comerciales ocupados por compañías líderes argentinas e internacionales, oficinas diplomáticas y el Hotel Sheraton, el primer rascacielos que se abrió como parte del proyecto de desarrollo en la década de 1970. Esta ubicación central está cerca de la estación de Retiro, la terminal principal de servicios de autobuses y trenes de larga distancia y el centro de transporte más grande de Argentina. Catalinas Norte es una de las zonas que conforman el distrito comercial de la ciudad, y hay muchas empresas financieras, tecnológicas, de servicios públicos y de consultoría cerca. Hay acceso las 24 horas al centro, que tiene su propio estacionamiento subterráneo seguro.
Buenos Aires - Libertador
Libertador Avenue 101 Buenos Aires , Buenos Aires, Argentina, B1638BEA
Disfruta de entornos laborales sostenibles dentro de la impresionante estructura de vidrio ubicada en Vicente López, a menos de 10 minutos del Aeropuerto Jorge Newbery y la estación de tren Rivadavia.
Impresiona a tus clientes con una recepción memorable en el luminoso atrio bordeado de árboles, y fomenta conexiones en el acogedor salón de negocios. Date el gusto, junto con tus invitados, de disfrutar de refrescos en uno de los restaurantes convenientemente ubicados en el parque comercial adyacente.
Esta formación en vivo impartida por un instructor en Buenos Aires (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel avanzado que deseen explorar las técnicas más avanzadas de IA Explicable (XAI) para modelos de aprendizaje profundo, con un enfoque en la construcción de sistemas de IA interpretables.
Al finalizar esta formación, los participantes podrán:
Comprender los desafíos de la explicabilidad en el aprendizaje profundo.
Implementar técnicas avanzadas de XAI para redes neuronales.
Interpretar las decisiones tomadas por los modelos de aprendizaje profundo.
Evaluar los compromisos entre rendimiento y transparencia.
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.
El Aprendizaje por Refuerzo Profundo (DRL, por sus siglas en inglés) combina los principios del aprendizaje por refuerzo con arquitecturas de aprendizaje profundo para permitir que los agentes tomen decisiones mediante la interacción con su entorno. Es la base de numerosos avances modernos en IA, como vehículos autónomos, control robótico, negociación algorítmica y sistemas de recomendación adaptativos. El DRL permite a un agente artificial aprender estrategias, optimizar políticas y tomar decisiones autónomas basadas en ensayo y error mediante el aprendizaje con recompensas.
Esta formación impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores y científicos de datos de nivel intermedio que desean aprender y aplicar técnicas de Aprendizaje por Refuerzo Profundo para construir agentes inteligentes capaces de tomar decisiones autónomas en entornos complejos.
Al finalizar esta formación, los participantes podrán:
Comprender las bases teóricas y los principios matemáticos del Aprendizaje por Refuerzo.
Implementar algoritmos clave de RL, incluidos Q-Learning, Gradientes de Política y métodos Actor-Crítico.
Construir y entrenar agentes de Aprendizaje por Refuerzo Profundo utilizando TensorFlow o PyTorch.
Aplicar DRL a aplicaciones del mundo real, como videojuegos, robótica y optimización de decisiones.
Solucionar problemas, visualizar y optimizar el rendimiento del entrenamiento utilizando herramientas modernas.
Formato del Curso
Clase interactiva y discusión guiada.
Ejercicios prácticos e implementaciones aplicadas.
Demostraciones de codificación en vivo y aplicaciones basadas en proyectos.
Opciones de Personalización del Curso
Para solicitar una versión personalizada de este curso (por ejemplo, utilizando PyTorch en lugar de TensorFlow), contáctenos para coordinarlo.
Al explorar los fundamentos de la inteligencia artificial, se revela cómo la tecnología inteligente transforma la estrategia digital, la automatización y la toma de decisiones en las operaciones empresariales. Examina conceptos centrales que abarcan la historia de la IA, marcos de resolución de problemas, representación del conocimiento, razonamiento bajo incertidumbre y paradigmas de aprendizaje automático, junto con comunicación, percepción y acción autónoma. Orienta a ejecutivos y arquitectos para evaluar oportunidades de transformación impulsadas por IA, analizar tendencias emergentes en tecnología e integrar soluciones inteligentes prácticas que aceleren la agilidad empresarial.
Este curso abarca la IA (con énfasis en el Aprendizaje Automático y el Aprendizaje Profundo) en la industria automotriz. Ayuda a determinar qué tecnología puede utilizarse (potencialmente) en múltiples situaciones de un automóvil: desde automatizaciones simples y reconocimiento de imágenes hasta la toma de decisiones autónomas.
La Red Neuronal Artificial es un modelo computacional de datos utilizado en el desarrollo de sistemas de Inteligencia Artificial (IA) capaces de realizar tareas «inteligentes». Las Redes Neuronales se emplean comúnmente en aplicaciones de Aprendizaje Automático (AA), que constituyen una de las implementaciones de la IA. El Aprendizaje Profundo es un subconjunto del AA.
Esta formación presencial impartida por un instructor en Buenos Aires (en línea o en las instalaciones) ofrece una introducción al campo del reconocimiento de patrones y el aprendizaje automático. Se abordan aplicaciones prácticas en estadística, ciencias de la computación, procesamiento de señales, visión por computadora, minería de datos y bioinformática.
Al finalizar esta formación, los participantes podrán:
Aplicar métodos estadísticos fundamentales al reconocimiento de patrones.
Utilizar modelos clave como redes neuronales y métodos de núcleo para el análisis de datos.
Implementar técnicas avanzadas para resolver problemas complejos.
Mejorar la precisión de las predicciones combinando diferentes modelos.
Este curso comienza brindándote conocimiento conceptual sobre redes neuronales y, en general, sobre algoritmos de aprendizaje automático e inteligencia artificial profunda (algoritmos y aplicaciones).
La Parte 1 (40%) de esta capacitación se centra más en los fundamentos, pero te ayudará a elegir la tecnología adecuada: TensorFlow, Caffe, Theano, DeepDrive, Keras, etc.
La Parte 2 (20%) de esta capacitación introduce Theano, una biblioteca de Python que facilita la escritura de modelos de inteligencia artificial profunda.
La Parte 3 (40%) de la capacitación se basará extensamente en TensorFlow, la API de la biblioteca de código abierto de Google para Inteligencia Artificial Profunda. Los ejemplos y las actividades prácticas se realizarán todos en TensorFlow.
Público objetivo
Este curso está destinado a ingenieros que buscan utilizar TensorFlow para sus proyectos de inteligencia artificial profunda.
Después de completar este curso, los asistentes:
tendrán una buena comprensión sobre redes neuronales profundas (DNN), CNN y RNN
comprenderán la estructura y los mecanismos de implementación de TensorFlow
podrán realizar tareas de instalación, entorno de producción, arquitectura y configuración
serán capaces de evaluar la calidad del código, realizar depuración y monitoreo
podrán implementar características de nivel de producción como entrenar modelos, construir grafos y registrar logs
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Última Actualización:
Testimonios (3)
Me gustó mucho el final donde tuvimos la oportunidad de experimentar con CHAT GPT. La sala no estaba muy bien preparada para esto; en lugar de una gran mesa, varias mesas pequeñas nos habrían permitido formar grupos pequeños y generar ideas de manera más efectiva.
Nola - Laramie County Community College
Curso - Artificial Intelligence (AI) Overview
Traducción Automática
Trabajando desde principios fundamentales de manera enfocada y pasando a aplicar estudios de caso en el mismo día
Maggie Webb - Department of Jobs, Regions, and Precincts
Curso - Artificial Neural Networks, Machine Learning, Deep Thinking
Traducción Automática
Que se estuviera aplicando datos reales de la empresa.
El formador tenía un enfoque muy bueno al hacer que los participantes colaboraran y competieran.
Jimena Esquivel - Zaklad Uslugowy Hakoman Andrzej Cybulski
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