Capacitación en línea de Aprendizaje Automático en Uruguay

Esta formación en vivo, impartida por un instructor en Uruguay (en línea o presencial), está dirigida a profesionales de nivel principiante que deseen comprender el concepto de los modelos entrenados y aprender a aplicarlos para resolver problemas del mundo real sin necesidad de construir modelos desde cero.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender el concepto y los beneficios de los modelos entrenados.
• Explorar diversas arquitecturas de modelos entrenados y sus casos de uso.
• Afinar un modelo entrenado para tareas específicas.
• Implementar modelos entrenados en proyectos simples de aprendizaje automático.

Esta formación impartida por un instructor en Uruguay (en línea o presencial) está dirigida a participantes con distintos niveles de experiencia que desean aprovechar la plataforma AutoML de Google para construir chatbots personalizados en diversas aplicaciones.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender los fundamentos del desarrollo de chatbots.
• Navegar por Google Cloud Platform y acceder a AutoML.
• Preparar datos para entrenar modelos de chatbots.
• Entrenar y evaluar modelos personalizados de chatbots utilizando AutoML.
• Implementar e integrar chatbots en diversas plataformas y canales.
• Supervisar y optimizar el rendimiento del chatbot a lo largo del tiempo.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Uruguay (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores de IA de nivel intermedio, ingenieros de aprendizaje automático y arquitectos de sistemas que deseen optimizar modelos de IA para su implementación en el borde.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los desafíos y requisitos de desplegar modelos de IA en dispositivos edge.
• Aplicar técnicas de compresión de modelos para reducir el tamaño y la complejidad de los mismos.
• Utilizar métodos de cuantización para mejorar la eficiencia del modelo en hardware de borde.
• Implementar podas (pruning) y otras técnicas de optimización para mejorar el rendimiento del modelo.
• Desplegar modelos de IA optimizados en diversos dispositivos edge.

Esta formación en vivo con instructor en Uruguay (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores, científicos de datos y entusiastas tecnológicos de nivel intermedio que desean adquirir habilidades prácticas para desplegar modelos de IA en dispositivos de borde para diversas aplicaciones.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los principios de la IA en el borde y sus beneficios.
• Configurar y preparar el entorno de computación en el borde.
• Desarrollar, entrenar y optimizar modelos de IA para su despliegue en el borde.
• Implementar soluciones prácticas de IA en dispositivos de borde.
• Evaluar y mejorar el rendimiento de los modelos desplegados en el borde.
• Abordar las consideraciones éticas y de seguridad en aplicaciones de IA en el borde.

Esta formación en vivo con instructor en Uruguay (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de IA y científicos de datos de nivel avanzado con experiencia intermedia a avanzada que deseen mejorar el rendimiento de los modelos DeepSeek, minimizar la latencia e implementar soluciones de IA de manera eficiente utilizando prácticas modernas de MLOps.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Optimizar los modelos DeepSeek para mejorar su eficiencia, precisión y escalabilidad.
• Implementar las mejores prácticas de MLOps y control de versiones de modelos.
• Desplegar modelos DeepSeek en infraestructura basada en la nube y local (on-premise).
• Monitorear, mantener y escalar soluciones de IA de manera efectiva.

MLOps en Kubernetes es un marco de trabajo para automatizar el entrenamiento, validación, empaquetado y despliegue de modelos de aprendizaje automático mediante pipelines contenerizados y flujos de trabajo GitOps.

Esta capacitación en vivo con instructor (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel intermedio que deseen construir pipelines MLOps automatizados y escalables sobre Kubernetes.

Al finalizar esta capacitación, los participantes estarán capacitados para:

• Diseñar pipelines CI/CD completos para aprendizaje automático.
• Implementar flujos de trabajo GitOps para el despliegue y versionado de modelos.
• Automatizar el entrenamiento, pruebas y empaquetado de modelos de ML.
• Integrar estrategias de monitoreo, alertas y reversiones (rollback).

Formato del curso

• Presentaciones guiadas por el instructor y profundizaciones técnicas.
• Ejercicios prácticos que construyen flujos de trabajo CI/CD del mundo real.
• Práctica en laboratorio en vivo para desplegar cargas de trabajo de ML en Kubernetes.

Opciones de personalización del curso

• Las organizaciones pueden solicitar contenido adaptado alineado con sus herramientas e infraestructura MLOps internas.

Kubeflow es una plataforma de código abierto diseñada para simplificar la creación, entrenamiento y despliegue de cargas de trabajo de aprendizaje automático en Kubernetes.

Esta formación práctica, impartida por instructores (en línea o presencial), está dirigida a profesionales principiantes e intermedios que deseen construir flujos de trabajo de ML fiables utilizando Kubeflow.

Al completar esta formación, los asistentes adquirirán las siguientes competencias:

• Navegar por el ecosistema de Kubeflow y sus componentes principales.
• Crear flujos de trabajo reproducibles con Kubeflow Pipelines.
• Ejecutar tareas de entrenamiento escalables en Kubernetes.
• Desplegar modelos de aprendizaje automático de manera eficiente mediante Kubeflow Serving.

Formato del curso

• Presentaciones guiadas y discusiones colaborativas.
• Laboratorios prácticos con componentes reales de Kubeflow.
• Ejercicios prácticos para construir flujos de trabajo completos de ML.

Opciones de personalización del curso

• Se pueden organizar versiones personalizadas de esta formación para adaptarse al stack tecnológico y a los requisitos de proyecto de tu equipo.

TinyML es la práctica de desplegar modelos de aprendizaje automático optimizados en dispositivos edge con recursos limitados.

Esta formación en vivo, impartida por un instructor (en línea o presencial), está dirigida a profesionales técnicos de nivel avanzado que deseen diseñar, optimizar y desplegar pipelines TinyML completos.

Al finalizar esta capacitación, los participantes aprenderán cómo:

• Recopilar, preparar y gestionar conjuntos de datos para aplicaciones TinyML.
• Entrenar y optimizar modelos para microcontroladores de bajo consumo.
• Convertir los modelos a formatos ligeros adecuados para dispositivos edge.
• Desplegar, probar y monitorizar aplicaciones TinyML en entornos de hardware reales.

Formato del curso

• Clases dirigidas por el instructor y discusión técnica.
• Laboratorios prácticos y experimentación iterativa.
• Despliegue práctico en plataformas basadas en microcontroladores.

Opciones de personalización del curso

• Para personalizar la formación con toolchains específicas, placas de hardware o flujos de trabajo internos, póngase en contacto con nosotros para coordinarlo.

Esta formación en vivo con instrucción en Uruguay (en línea o en sitio) está dirigida a desarrolladores de nivel intermedio, científicos de datos y profesionales de la inteligencia artificial que desean aprovechar TensorFlow Lite para aplicaciones de IA en el borde.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender los fundamentos de TensorFlow Lite y su papel en la IA en el borde.
• Desarrollar y optimizar modelos de inteligencia artificial utilizando TensorFlow Lite.
• Implementar modelos de TensorFlow Lite en diversos dispositivos periféricos.
• Utilizar herramientas y técnicas para la conversión y optimización de modelos.
• Implementar aplicaciones prácticas de IA en el borde utilizando TensorFlow Lite.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Uruguay (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel avanzado que desean dominar las tecnologías subyacentes a los sistemas autónomos.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Diseñar e implementar modelos de inteligencia artificial para la toma de decisiones autónoma.
• Desarrollar algoritmos de control para la navegación autónoma y la evitación de obstáculos.
• Garantizar la seguridad y la fiabilidad en los sistemas autónomos impulsados por IA.
• Integrar sistemas autónomos con frameworks existentes de robótica e inteligencia artificial.

Esta formación en vivo con instructivo en Uruguay (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) usando TensorFlow.
• Aprovechar Google Colab para el desarrollo escalable y eficiente de modelos 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 por transferencia (transfer learning) para mejorar el rendimiento de los modelos CNN.
• Visualizar e interpretar los resultados de los modelos de clasificación de imágenes.

TinyML es un enfoque para implementar modelos de aprendizaje automático en dispositivos de bajo consumo y con recursos limitados que operan en el borde de la red.

Esta formación en vivo, impartida por instructores (en línea o presencial), está dirigida a profesionales de nivel avanzado que deseen asegurar los pipelines de TinyML e implementar técnicas de preservación de la privacidad en aplicaciones de inteligencia artificial en el borde.

Al finalizar este curso, los participantes podrán:

• Identificar riesgos de seguridad específicos de la inferencia TinyML en el dispositivo.
• Implementar mecanismos de preservación de la privacidad para implementaciones de inteligencia artificial en el borde.
• Fortificar los modelos y sistemas embebidos de TinyML contra amenazas adversarias.
• Aplicar las mejores prácticas para el manejo seguro de datos en entornos con recursos limitados.

Formato del curso

• Exposiciones dinámicas apoyadas por discusiones guiadas por expertos.
• Ejercicios prácticos que enfatizan escenarios reales de amenazas.
• Implementación práctica utilizando herramientas de seguridad embebida y TinyML.

Opciones de personalización del curso

• Las organizaciones pueden solicitar una versión a medida de esta formación para adaptarla a sus necesidades específicas de seguridad y cumplimiento normativo.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Uruguay (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel avanzado que deseen ampliar sus conocimientos sobre modelos de aprendizaje automático, mejorar sus habilidades en el ajuste de hiperparámetros y aprender cómo implementar modelos de manera efectiva usando Google Colab.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Implementar modelos avanzados de aprendizaje automático utilizando marcos populares como Scikit-learn y TensorFlow.
• Optimizar el rendimiento del modelo mediante el ajuste de hiperparámetros.
• Implementar modelos de aprendizaje automático en aplicaciones del mundo real usando Google Colab.
• Colaborar y gestionar proyectos de aprendizaje automático a gran escala en Google Colab.

Esta formación en vivo dirigida por instructores en Uruguay (en línea o presencial) está destinada a profesionales de nivel intermedio que desean aplicar técnicas de IA para optimizar la gestión del rendimiento en la fabricación semiconductora.

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

• Analizar datos de producción para identificar factores que afectan las tasas de rendimiento.
• Implementar algoritmos de IA para mejorar los procesos de gestión del rendimiento.
• Optimizar parámetros de producción para reducir defectos y mejorar el rendimiento.
• Integrar la gestión del rendimiento impulsada por IA en los flujos de trabajo de producción existentes.

Esta formación en vivo y dirigida por un instructor en Uruguay (en línea o presencial) está orientada a profesionales de negocios e IA de nivel intermedio que deseen aplicar el aprendizaje automático en entornos empresariales, predicciones y sistemas impulsados por IA, utilizando estudios de caso reales y herramientas basadas en Python.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender cómo el aprendizaje automático se integra dentro de la estrategia de IA y negocios.
• Aplicar técnicas de aprendizaje supervisado y no supervisado a problemas empresariales estructurados.
• Preprocesar y transformar datos para su modelado.
• Utilizar redes neuronales para tareas de clasificación y predicción.
• Realizar pronósticos de ventas utilizando métodos estadísticos y basados en ML.
• Implementar clustering (agrupamiento) y minería de reglas de asociación para la segmentación de clientes y el descubrimiento de patrones.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Uruguay (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel intermedio que desean aplicar técnicas de mantenimiento predictivo impulsadas por IA en la fabricación de semiconductores para mejorar la eficiencia de la producción y reducir los fallos inesperados de los equipos.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Implementar modelos de IA para predecir fallos en los equipos de fabricación de semiconductores.
• Analizar datos de mantenimiento para identificar patrones y tendencias que indiquen posibles problemas.
• Integrar el mantenimiento predictivo basado en IA en los flujos de trabajo de fabricación existentes.
• Reducir el tiempo de inactividad y los costos de mantenimiento mediante una gestión proactiva de los equipos.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Uruguay (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel avanzado que deseen aplicar técnicas de vanguardia de IA a la automatización del diseño de semiconductores, mejorando la eficiencia, precisión e innovación en el diseño y verificación de chips.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Aplicar técnicas avanzadas de IA para optimizar los procesos de diseño de semiconductores.
• Integrar modelos de aprendizaje automático en herramientas EDA para una verificación del diseño mejorada.
• Desarrollar soluciones impulsadas por IA para desafíos complejos de diseño en la fabricación de chips.
• Utilizar redes neuronales para mejorar la precisión y velocidad de la automatización del diseño.

Esta formación en vivo con instructor en Uruguay (en línea o presencial) está dirigida a científicos de datos y desarrolladores de nivel intermedio que desean comprender y aplicar técnicas de aprendizaje profundo utilizando el entorno de Google Colab.

Al finalizar esta formación, 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.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Uruguay (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel intermedio que desean comprender y aplicar técnicas de IA para optimizar los procesos de fabricación de semiconductores.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Comprender las metodologías de IA para la optimización de procesos en la fabricación de chips.
• Implementar modelos de IA para mejorar el rendimiento y reducir los defectos.
• Analizar datos del proceso para identificar los parámetros clave necesarios para la optimización.
• Aplicar técnicas de aprendizaje automático para ajustar finamente los procesos de fabricación de semiconductores.

Esta formación en vivo dirigida por un instructor en Uruguay (en línea o presencial) está orientada a participantes de nivel intermedio que deseen automatizar y gestionar flujos de trabajo de aprendizaje automático, incluyendo entrenamiento de modelos, validación y despliegue utilizando Apache Airflow.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Configurar Apache Airflow para la orquestación de flujos de trabajo de aprendizaje automático.
• Automatizar tareas de preprocesamiento de datos, entrenamiento de modelos y validación.
• Integrar Airflow con frameworks y herramientas de aprendizaje automático.
• Desplegar modelos de aprendizaje automático utilizando pipelines automatizados.
• Supervisar y optimizar flujos de trabajo de aprendizaje automático en producción.

Esta formación impartida por instructores en Uruguay (en línea o presencial) está dirigida a científicos de datos y desarrolladores de nivel intermedio que deseen aplicar algoritmos de aprendizaje automático de manera eficiente utilizando el entorno de Google Colab.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• 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.

TinyML es la práctica de implementar modelos de aprendizaje automático en hardware con recursos altamente limitados.

Esta formación en vivo, impartida por un instructor (en línea o presencial), está dirigida a profesionales avanzados que desean optimizar modelos TinyML para su implementación con baja latencia y eficiencia de memoria en dispositivos embebidos.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Aplicar técnicas de cuantización, poda y compresión para reducir el tamaño del modelo sin sacrificar la precisión.
• Realizar pruebas de rendimiento (benchmarking) en modelos TinyML evaluando latencia, consumo de memoria y eficiencia energética.
• Implementar flujos de inferencia optimizados en microcontroladores y dispositivos periféricos.
• ​ Evaluar los compromisos entre rendimiento, precisión y las limitaciones del hardware.

Formato del curso

• Presentaciones impartidas por el instructor, respaldadas por demostraciones técnicas.
• Ejercicios prácticos de optimización y pruebas comparativas de rendimiento.
• Implementación práctica de flujos de trabajo TinyML en un entorno de laboratorio controlado.

Opciones de personalización del curso

• Para una formación personalizada adaptada a plataformas de hardware específicas o flujos de trabajo internos, por favor contáctenos para personalizar el programa.

Esta formación en vivo, impartida por un instructor, en <ubicación> (en línea o presencial), está dirigida a profesionales de nivel avanzado que deseen explorar las técnicas de IA Explicable (XAI) de vanguardia para modelos de aprendizaje profundo, con un enfoque en la construcción de sistemas de inteligencia artificial 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.

Esta formación práctica, impartida por un instructor en Uruguay (en línea o presencial), está dirigida a profesionales con conocimientos básicos que desean comprender y aplicar tecnologías de IA dentro de la industria de la fabricación de semiconductores.

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los principios fundamentales de la IA y su aplicación en la fabricación de semiconductores.
• Identificar áreas dentro del proceso de fabricación de semiconductores donde la IA puede implementarse de manera efectiva.
• Utilizar herramientas y técnicas de IA para mejorar la eficiencia productiva y el control de calidad.
• Implementar modelos básicos de IA para optimizar los procesos de fabricación.

Docker es una plataforma de contenedorización utilizada para construir entornos reproducibles, portátiles y escalables para sistemas de aprendizaje automático.

Esta capacitación en vivo impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a profesionales técnicos de nivel intermedio a avanzado que deseen contenerizar y operationalizar canalizaciones completas de ML utilizando Docker.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Contenerizar cargas de trabajo de entrenamiento, validación e inferencia de ML.
• Diseñar y orquestar canalizaciones completas de ML utilizando Docker y herramientas complementarias.
• Implementar versionado, reproducibilidad e integración continua/despliegue continuo (CI/CD) para componentes de ML.
• Desplegar, monitorear y escalar servicios de ML en entornos contenerizados.

Formato del Curso

• Conferencias interactivas respaldadas por demostraciones prácticas.
• Ejercicios prácticos enfocados en la construcción de componentes reales de canalizaciones de ML.
• Implementación en laboratorio en vivo para flujos de trabajo contenerizados de extremo a extremo.

Opciones de Personalización del Curso

• Para capacitación personalizada alineada con las necesidades específicas de la infraestructura de ML, contáctenos para discutir las opciones.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Uruguay (en línea o presencial) está dirigida a científicos de datos y desarrolladores que desean utilizar modelos de aprendizaje automático de ML.NET para derivar automáticamente proyecciones a partir del análisis de datos ejecutado, con el fin de integrarlos en aplicaciones empresariales.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Instalar ML.NET e integrarlo en el entorno de desarrollo de aplicaciones.
• Comprender los principios del aprendizaje automático subyacentes a las herramientas y algoritmos de ML.NET.
• Construir y entrenar modelos de aprendizaje automático para realizar predicciones inteligentes con los datos proporcionados.
• Evaluar el rendimiento de un modelo de aprendizaje automático utilizando las métricas de ML.NET.
• Optimizar la precisión de los modelos de aprendizaje automático existentes basándose en el marco de trabajo de ML.NET.
• Aplicar los conceptos de aprendizaje automático de ML.NET a otras aplicaciones de ciencia de datos.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Uruguay (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de datos de nivel intermedio que desean aplicar técnicas de aprendizaje automático a problemas empresariales basados en datos, incluyendo la predicción de ventas y modelado predictivo mediante redes neuronales.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los conceptos centrales y los tipos de aprendizaje automático.
• Aplicar algoritmos clave para clasificación, regresión, agrupamiento y análisis de asociación.
• Realizar análisis exploratorio de datos y preparación de datos utilizando Python.
• Utilizar redes neuronales para tareas de modelado no lineal.
• Implementar análisis predictivo para la predicción empresarial, incluidos los datos de ventas.
• Evaluar y optimizar el rendimiento del modelo utilizando técnicas visuales y estadísticas.

Esta formación en vivo, impartida por instructores, se lleva a cabo en Uruguay (en línea o presencial), y está dirigida a científicos de datos, ingenieros de aprendizaje automático, investigadores de aprendizaje profundo y expertos en visión por computadora de nivel intermedio a avanzado que deseen ampliar sus conocimientos y habilidades en el uso del aprendizaje profundo para la generación de imágenes a partir de texto.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender las arquitecturas y técnicas avanzadas de aprendizaje profundo para la generación de imágenes a partir de texto.
• Implementar modelos complejos y optimizaciones para la síntesis de imágenes de alta calidad.
• Optimizar el rendimiento y la escalabilidad para conjuntos de datos grandes y modelos complejos.
• Afinar los hiperparámetros para mejorar el rendimiento del modelo y su capacidad de generalización.
• Integrar Stable Diffusion con otros marcos de trabajo y herramientas de aprendizaje profundo

Esta formación en vivo con instructor en Uruguay (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de ciberseguridad de nivel intermedio a avanzado que deseen perfeccionar sus habilidades en la detección de amenazas y la respuesta a incidentes impulsadas por IA.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Implementar algoritmos avanzados de IA para la detección de amenazas en tiempo real.
• Personalizar modelos de IA para desafíos específicos de ciberseguridad.
• Desarrollar flujos de trabajo automatizados para la respuesta a amenazas.
• Proteger las herramientas de seguridad basadas en IA contra ataques adversarios.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Uruguay (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de sistemas embebidos y desarrolladores de IA de nivel intermedio que deseen implementar modelos de aprendizaje automático en microcontroladores utilizando TensorFlow Lite y Edge Impulse.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los fundamentos de TinyML y sus beneficios para las aplicaciones de IA edge.
• Configurar un entorno de desarrollo para proyectos de TinyML.
• Entrenar, optimizar e implementar modelos de IA en microcontroladores de bajo consumo.
• Utilizar TensorFlow Lite y Edge Impulse para desarrollar aplicaciones reales de TinyML.
• Optimizar los modelos de IA para lograr eficiencia energética y operar dentro de las limitaciones de memoria.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Uruguay (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de la ciberseguridad principiantes que desean aprender cómo aprovechar la IA para mejorar sus capacidades de detección y respuesta ante amenazas.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender las aplicaciones de la IA en ciberseguridad.
• Implementar algoritmos de IA para la detección de amenazas.
• Automatizar la respuesta a incidentes con herramientas de IA.
• Integrar la IA en la infraestructura existente de ciberseguridad.

Esta formación en vivo, impartida por instructores en Uruguay (en línea o presencial), está dirigida a biólogos que desean comprender el funcionamiento de AlphaFold y utilizar sus modelos como guía en sus estudios experimentales.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender los principios básicos de AlphaFold.
• Aprender cómo funciona AlphaFold.
• Aprender a interpretar las predicciones y resultados de AlphaFold.

Esta formación en vivo con instructor en Uruguay (en línea o presencial) está dirigida a analistas de datos de nivel intermedio que desean aprender a usar RapidMiner para estimar y proyectar valores, así como aprovechar herramientas analíticas para la previsión de series temporales.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Aprender a aplicar la metodología CRISP-DM, seleccionar algoritmos de aprendizaje automático adecuados y mejorar la construcción y el rendimiento de los modelos.
• Utilizar RapidMiner para estimar y proyectar valores, y aprovechar herramientas analíticas para la previsión de series temporales.

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

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los principios de Stable Diffusion y cómo funciona para la generación de imágenes.
• Construir y entrenar modelos de Stable Diffusion para tareas de generación de imágenes.
• Aplicar Stable Diffusion a diversos escenarios de generación de imágenes, como inpintura (inpainting), outpainting y traducción de imagen a imagen.
• Optimizar el rendimiento y la estabilidad de los modelos de Stable Diffusion.

Esta formación práctica, impartida por un instructor en Uruguay (en línea o presencial), está dirigida a ingenieros y científicos de datos principiantes que desean comprender los fundamentos de TinyML, explorar sus aplicaciones e implementar modelos de IA en microcontroladores.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Comprender los fundamentos de TinyML y su importancia.
• Implementar modelos de IA ligeros en microcontroladores y dispositivos de borde (edge).
• Optimizar y ajustar modelos de aprendizaje automático para un bajo consumo energético.
• Aplicar TinyML en casos de uso reales, como reconocimiento de gestos, detección de anomalías y procesamiento de audio.

El objetivo de este curso es brindar una competencia general para aplicar métodos de Aprendizaje Automático en la práctica. A través del uso del lenguaje de programación Python y sus diversas bibliotecas, y basándose en una gran cantidad de ejemplos prácticos, este curso enseña cómo utilizar los componentes más importantes del Aprendizaje Automático, cómo tomar decisiones sobre la construcción de modelos de datos, interpretar las salidas de los algoritmos y validar los resultados.

Nuestro objetivo es brindarle las habilidades necesarias para comprender y utilizar con confianza las herramientas fundamentales de la caja de herramientas del Aprendizaje Automático y evitar las trampas comunes en las aplicaciones de Ciencias de Datos.

El curso de Inteligencia Artificial Aplicada desde Cero en Python proporciona a programadores y analistas de datos las técnicas fundamentales para desarrollar soluciones de aprendizaje automático desde cero utilizando Python. Aborda los principios básicos del aprendizaje supervisado (clasificación y regresión), aprendizaje no supervisado (agrupamiento y detección de anomalías) y arquitecturas avanzadas de redes neuronales. Examina métodos probados para trabajar con scikit-learn, Apache Spark MLlib y cuadernos Jupyter en el desarrollo práctico de IA. Ayuda a los profesionales a implementar modelos de aprendizaje automático funcionales, evaluar las limitaciones de los algoritmos y completar proyectos aplicados para resolver 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 a través de la interacción con su entorno. Esta disciplina sustenta numerosos avances modernos en inteligencia artificial, como vehículos autónomos, control de robótica, negociación algorítmica y sistemas de recomendación adaptativos. El DRL permite a un agente artificial aprender estrategias, optimizar políticas y tomar decisiones autónomas basadas en el ensayo y error mediante el aprendizaje por recompensas.

Esta capacitación en vivo 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 capacitación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los fundamentos teóricos y los principios matemáticos del Aprendizaje por Refuerzo.
• Implementar algoritmos clave de aprendizaje por refuerzo, 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 juegos, robótica y optimización de decisiones.
• Diagnosticar, visualizar y optimizar el rendimiento del entrenamiento utilizando herramientas modernas.

Formato del Curso

• Conferencia interactiva y discusión guiada.
• Ejercicios prácticos e implementaciones a mano.
• 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 está transformando la estrategia digital, la automatización y la toma de decisiones en las operaciones empresariales. Se examinan 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 aspectos relacionados con la comunicación, la percepción y la acción autónoma. Este contenido guía a ejecutivos y arquitectos para evaluar oportunidades de transformación impulsadas por la IA, analizar tendencias emergentes en tecnología e integrar soluciones prácticas e inteligentes que aceleren la agilidad empresarial.

Este curso abarca la IA (con énfasis en Machine Learning y Deep Learning) en la industria automotriz. Ayuda a determinar qué tecnologías pueden (potencialmente) utilizarse en múltiples situaciones dentro de un automóvil: desde automatización simple y reconocimiento de imágenes hasta toma de decisiones autónomas.

Este programa de 8 días ofrece un recorrido completo, desde bases sólidas de ingeniería en Python hasta el diseño avanzado de sistemas de IA. Los participantes desarrollan prácticas disciplinadas de programación, dominan métodos de aprendizaje estadístico y profundo, y construyen sistemas generativos e basados en agentes listos para producción. El enfoque se centra en la confiabilidad, la evaluación, la seguridad y el despliegue en entornos reales, más allá de la simple experimentación.

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 Neurales se utilizan comúnmente en aplicaciones de Aprendizaje Automático (ML), que son una implementación de la IA. El Aprendizaje Profundo es un subconjunto del ML.

Eleve su experiencia en ciencia de datos con este curso integral de aprendizaje automático que cubre algoritmos fundamentales como Naive Bayes, Árboles de Decisión, Redes Neuronales, Máquinas de Soporte Vectorial y técnicas de Clustering. Adquiera experiencia práctica con fundamentos teóricos y aplicación usando ejemplos del mundo real. Ideal para analistas de datos, ingenieros de software, entusiastas de la IA y profesionales de negocios que buscan aplicar soluciones de aprendizaje automático. Domine las métricas de rendimiento de clasificación, validación cruzada, el trade-off sesgo-varianza y los fundamentos del aprendizaje profundo para construir modelos predictivos robustos.

Esta formación en vivo y dirigida por instructores en Uruguay (en línea o presencial) ofrece una introducción al campo del reconocimiento de patrones y el aprendizaje automático. Se abordan aplicaciones prácticas en estadística, informática, procesamiento de señales, visión por computadora, minería de datos y bioinformática.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Aplicar métodos estadísticos fundamentales al reconocimiento de patrones.
• Utilizar modelos clave como redes neuronales y métodos de kernels para el análisis de datos.
• Implementar técnicas avanzadas para la resolución de problemas complejos.
• Mejorar la precisión de las predicciones combinando diferentes modelos.

Esta formación en vivo con instructor en Uruguay (en línea o presencial) está dirigida a científicos de datos que deseen utilizar TensorFlow para analizar datos potenciales de fraude.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• 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 integral de inteligencia artificial para analizar datos de fraude.

El aprendizaje automático es una rama de la Inteligencia Artificial en la que las computadoras tienen la capacidad de aprender sin ser programadas explícitamente.

El aprendizaje profundo es un subcampo del aprendizaje automático que utiliza métodos basados en el aprendizaje de representaciones y estructuras de datos, como las redes neuronales.

Python es un lenguaje de programación de alto nivel famoso por su sintaxis clara y la legibilidad del código.

En esta capacitación en vivo con instructores, los participantes aprenderán cómo implementar modelos de aprendizaje profundo para telecomunicaciones utilizando Python mientras avanzan en la creación de un modelo de riesgo crediticio mediante aprendizaje profundo.

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

• Comprender los conceptos fundamentales del aprendizaje profundo.
• Aprender las aplicaciones y usos del aprendizaje profundo en telecomunicaciones.
• Utilizar Python, Keras y TensorFlow para crear modelos de aprendizaje profundo para telecomunicaciones.
• Construir su propio modelo de predicción de abandono de clientes mediante aprendizaje profundo usando Python.

Formato del curso

• Conferencia interactiva y discusión.
• Numerosos ejercicios y práctica.
• Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.

Opciones de personalización del curso

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

Esta capacitación práctica, dirigida por un instructor, está diseñada como una continuación natural del curso Python para Análisis de Datos.

Introduce a los participantes en los conceptos fundamentales del Aprendizaje Automático y muestra cómo estos pueden aplicarse directamente a tareas de análisis de datos, como predicción, clasificación y segmentación.

El enfoque está en comprender cómo funciona el Aprendizaje Automático en la práctica, utilizando herramientas familiares como Python, Pandas y Jupyter Notebook, sin requerir una base matemática avanzada.

Esta formación en vivo, impartida por un instructor, en <ubicación> (en línea o presencial), está dirigida a ingenieros que deseen evaluar los enfoques y las herramientas disponibles actualmente para tomar una decisión informada sobre cómo implementar MLOps dentro de su organización.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Instalar y configurar diversos marcos de trabajo y herramientas de MLOps.
• Armar el equipo adecuado con las competencias necesarias para construir y dar soporte a un sistema de MLOps.
• Preparar, validar y versionar datos para su uso por modelos de ML.
• Comprender los componentes de una tubería (pipeline) de ML y las herramientas necesarias para construir una.
• Experimentar con diferentes marcos de trabajo y servidores de machine learning para el despliegue en producción.
• Operativizar todo el proceso de Machine Learning para que sea reproducible y mantenible.

Esta formación en vivo con instructores en Uruguay (en línea o presencial) está dirigida a analistas de datos, desarrolladores o futuros científicos de datos de nivel intermedio que desean aplicar técnicas de aprendizaje automático en Python para extraer información valiosa, realizar predicciones y automatizar decisiones basadas en datos.

Al finalizar este curso, los participantes podrán:

• Comprender y diferenciar los principales paradigmas del aprendizaje automático.
• Explorar técnicas de preprocesamiento de datos y métricas de evaluación de modelos.
• Aplicar algoritmos de aprendizaje automático para resolver problemas de datos del mundo real.
• Utilizar bibliotecas de Python y cuadernos Jupyter para el desarrollo práctico.
• Construir modelos para predicción, clasificación, recomendación y agrupamiento (clustering).

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

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Instalar y configurar TensorFlow 2.x.
• Comprender los beneficios de TensorFlow 2.x frente a las versiones anteriores.
• Construir modelos de aprendizaje profundo.
• Implementar un clasificador de imágenes avanzado.
• Desplegar un modelo de aprendizaje profundo en la nube, dispositivos móviles y dispositivos IoT.

Este curso comienza proporcionándote conocimientos conceptuales sobre redes neuronales y, en general, sobre algoritmos de aprendizaje automático (machine learning), así como sobre el aprendizaje profundo (deep learning) tanto en sus algoritmos como en sus aplicaciones.

La Parte 1 (40%) de esta formación se centra más en los fundamentos, pero te ayudará a elegir la tecnología adecuada: TensorFlow, Caffe, Theano, DeepDrive, Keras, entre otras.

La Parte 2 (20%) de esta formación introduce Theano, una biblioteca de Python que facilita la escritura de modelos de aprendizaje profundo.

La Parte 3 (40%) de la formación se basará extensamente en TensorFlow, la API de la biblioteca de código abierto de Google para el aprendizaje profundo. Los ejemplos y las prácticas se realizarán todos en TensorFlow.

Público objetivo

Este curso está dirigido a ingenieros que buscan utilizar TensorFlow para sus proyectos de aprendizaje profundo.

Al completar este curso, los participantes:

• tendrán una buena comprensión de las redes neuronales profundas (DNN), las CNN y las RNN
• entenderán la estructura y los mecanismos de implementación de TensorFlow
• podrán realizar tareas de instalación, configuración de entornos de producción y arquitectura
• serán capaces de evaluar la calidad del código, realizar depuración y monitoreo
• podrán implementar prácticas avanzadas de producción, como entrenar modelos, construir grafos y registrar registros (logging)