Abordando los principios fundamentales, habilidades especializadas y herramientas pertinentes para forjar una trayectoria profesional en los campos de Inteligencia Artificial, Aprendizaje Automático y Ciencia de Datos. Por area del conocimiento estos niveles:
así como en el diseño e implementación de soluciones personalizadas en los ámbitos de Inteligencia Artificial, Aprendizaje Automático, machine learning, deep learning, reinforcement learning, IA generativa, Big Data con alto procesamiento de datos, desarrollo avanzado de software Full Stack, Ciencia de Datos Especializada y mucho más.
Con el éxito en más de 60 proyectos, nuestra experiencia alimenta la enseñanza, desde la programación, devops. devsecops, mlops, redes neuronales profundas hasta sistemas de aprendizaje por refuerzo. Pero más allá de la tecnología, estos proyectos me han enseñado el valor de un enfoque multidisciplinario, la importancia de la ética en IA, y cómo la tecnología puede ser utilizada para un impacto positivo en la sociedad.
Aprenderá a identificar patrones, correlaciones y tendencias en extensos conjuntos de datos utilizando Spark y Scala. Implementará técnicas estadísticas y modelos matemáticos para analizar y extraer información crucial, esencial para el desarrollo y optimización de modelos y redes neuronales.
Comprar. 5 lecciones.
Aprendera a procesar conjuntos de datos extremadamente grandes, complejos y su procesamiento, utilizando métodos tradicionales de gestión de datos y software de análisis con datos SQL y NonSQL.
Comprar. 26 lecciones.
Implementara técnicas de la ciencia de datos basada en patrones y tendencias con la utilización de datos históricos, estadísticas, algoritmos de aprendizaje automático y técnicas de modelado para predecir eventos futuros o resultados desconocidos.
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Desarrollara sistemas capaces de aprender y mejorar a partir de la experiencia utilizando algoritmos supervisados y no supervisados con procesos estadísticos para realizar prediccion especifica basánda en patrones y deducciones.
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Aprendera a desarrollar redes neuronales con múltiples capas de red, permitiendole al sistema aprender y hacer deducciones complejas a partir de grandes cantidades de datos, a travès del desarrollo de diferentes lenguajes de programación avanzados.
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Aprendera a crear GPT (Generative Pre-trained Transformer) de OpenAI, usando Transfer Learning; diseñara nuevos productos para que sus clientes interactuen con su producto/robot que entendera, generara y respondera a consultas de manera coherente y contextual con modelos ya previamente pre-entrenados
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Implementara una solución de clasificación con brazo mecanico, con capacidad de aprender, adaptarse y tomar decisiones de manera autónoma para procesos de Manufactura y Automatización Industrial.
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Aprendera a desarrollar software AI en sistemas de transporte capaces de operar y navegar en el entorno sin intervención humana directa, gestionando Lídar, camaras, sensores, procesamiento de datos con Reinforcement Learning para toma de decisiones y ejecución de acciones en conducción de manera segura y eficiente.
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álgebra lineal proporciona herramientas esenciales para comprender y trabajar con espacios y transformaciones lineales, sistemas de ecuaciones, vectores y matrices
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Aprende a crear versátiles gráficos y visualizaciones en Python, siendo fundamental en campos como la ciencia de datos, la estadística, y la investigación científica.
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Aprende a utilizar la biblioteca de Pandas en Python, que es una herramienta esencial para la manipulación y el análisis de datos. Pandas es ampliamente utilizado en ciencia de datos, análisis de datos, y en muchas aplicaciones que requieren un manejo eficiente y flexible de conjuntos de datos.
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Curso teórico-práctico donde aprenderás sobre los fundamentos y aplicaciones de la teoría de la probabilidad, un área esencial de las matemáticas con amplias aplicaciones en campos como la estadística, la ciencia de datos, la inteligencia artificial y el aprendizaje automático.
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Aprende lingüística computacional para desarrollar modelos de aprendizaje focalizados en la interacción entre las computadoras y el lenguaje humano.
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Desarrollara módelos de analitica y prediccion que permiten adquirir, procesar, analizar y comprender las imágenes digitales o videos, extrayendo datos de ellos para la toma de acciones y decisiones similar al ojo humano.
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Implementara un agente autonomo para que aprenda y tome decisiones mediante la interacción con un entorno a traves de recompensas o castigos mediante una serie de acciones que maximicen la recompensa total a lo largo del tiempo.
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Aprendera las técnicas y desarrollara sistemas capaces de identificar patrones y regularidades en altos volumenes de datos. Utilizando algoritmos de aprendizaje automático y estadísticas podra detectar y clasificar patrones en conjuntos de datos de acuerdo a filtros, que pueden ser visuales, sonoros, de texto o de otro tipo.
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Aprendera a utilizar métodos científicos, procesos, algoritmos y sistemas para extraer conocimientos y perspectivas de datos en diversas formas, ya sean estructurados o no estructurados, combinando aspectos de estadística, matemáticas, programación, análisis de datos, y conocimiento del dominio específico para interpretar y resolver problemas complejos.
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Aprendera a integrar la IA generativa en la arquitectura o en desarrollo de videojuegos con Realidad Aumentada (RA) y la Realidad Virtual (RV), s2ampliando sus capacidades, ofreciendo experiencias más interactivas, inteligentes y personalizadas en cada campo.
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Implementara modelos AI para optimización de red, modelara algoritmos para modificar la forma en que los datos son procesados y transmitidos en redes de Edge Computing.
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Aprendera el uso de técnicas y herramientas con A.I. para proteger sistemas, redes y datos de ataques cibernéticos, amenazas digitales y accesos no autorizados. Con laboratorios entendera como gestionar las vulnerabilidades dentro de capa OSI.
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Implementara integraciones de A.I en dispositivos inteligentes con sistemas conectados a Internet LORA, Sigfox, UHF, VHF, Microndas aplicados desde electrodomésticos y wearables hasta sensores industriales y automatización.
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RL4LMs, Aprendera a combinar las areas RL(Reinforcement Learning), LMs(Language Models) implicando el uso de técnicas de aprendizaje por refuerzo para entrenar o mejorar modelos de lenguaje,optimizar su rendimiento en ciertos escenarios, o hacer que la generación de lenguaje sea más alineada con objetivos o recompensas específicas.
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Para desarrollo de producto; entendera la aplicación de la ley, los principios y conjunto de valores y técnicas que guían el desarrollo y uso responsable de la IA, basandonos en la Transparencia,Justicia y Equidad, Responsabilidad, Privacidad y Seguridad de Datos, Beneficio Social, Sostenibilidad y riesgos.
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Aprendera la aplicación de algoritmos y tecnologías de IA en el ámbito de la medicina y la atención sanitaria, con un GPT's gestionara citas de los usuarios para mejorar la calidad de los servicios de salud, optimizar los procesos de atención médica.
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Aprendera a desarrollar un asesor financiero, optimizando el manejo de recibos y su conciliación contable a través de IA, mejorando y optimizando tiempo gestión contable y financiera.
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Aprendera a generar un Bot que le permitira asesorar a los estudiantes en los procesos de enseñanza y aprendizaje, personalizando a traves de recomendadores la educación, optimizando los métodos de enseñanza, y proporcionar herramientas avanzadas para estudiantes y educadores.
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Aprendera a desarrollar bots que permiten la optimización de estrategias de marketing, personalizar la experiencia del cliente y mejorar la eficiencia de las campañas publicitarias a través del análisis de grandes volúmenes de datos, predecir tendencias del mercado y comportamientos de los consumidores, y automatizar tareas repetitivas.
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Aprendera a generar modelos predictivos para la generación de farmacos a través de algoritmos avanzados NVIDIA para acelerar y mejorar el proceso de descubrimiento y desarrollo de nuevos medicamentos.
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Implementar una aplicación A.I en Docker para gestionar en ambientes productivos de microservicios a gran escala, distribuidas.
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Aprendera el conjunto de prácticas y tecnologías que se centran en la implementación, gestión y automatización eficiente de los sistemas de aprendizaje automático en producción a través de herramientas de gestión CD/CI y microservicios.
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Aprendera a gestionar aplicaciones de inteligencia artificial (IA) con microservicios orquestando con contenedores cada aplicación a gran escala, distribuidas..
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Aprendera a gestionar y automatizar de la infraestructura como código (IaC) para la configuración de servidores y despliegue de aplicaciones A.I. productivas en plataformas Cloud AWS, AZURE, GCP
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Aprendera a gestionar y automatizar de la infraestructura como código (IaC) necesaria para el desarrollo y despliegue de aplicaciones de IA. Desarrollando un proyecto productivo en difenrentes plataformas Cloud AWS, AZURE, GCP
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Aprendera la Automatización de Despliegue de Modelos de IA, Pruebas Automatizadas, Gestión de Versiones, Implementación Continua para Entrenamiento de Modelos, Despliegue de Servicios Web de IA, Gestión de Configuración.
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aprendera la suite de ArgoCD es una herramienta de despliegue continuo basada en Git para Kubernetes, que facilita la implementación y gestión de aplicaciones. En el contexto de la inteligencia artificial (IA), Aprenda ArgoCD para automatizar y gestionar el despliegue de aplicaciones orquestadas de IA a de forma avanzada en contenedores dentro de un clúster de Kubernetess.
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Conozca las capacidades de KubeFlow para simplificar y optimizar el proceso de desarrollo, entrenamiento, despliegue y escalado de modelos de IA, facilitando a los equipos el despliegue de flujos de trabajo de aprendizaje automático (Machine Learning, ML) en Kubernetes.
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Aprenda a empaquetar, desplegar aplicaciones y servicios de IA tanto en un clúster de Kubernetes, como en soluciones on-premise o en un cloud provider como EKS, AKS, GCP Kubernetes de manera eficiente y estandarizada.
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Tus Apps de A.I. al requerir acceso a grandes volúmenes de datos sensibles, aprenderas a gestionar los registros de contenedores; almacenando, firmando y escaneando tus imágenes, protegiendo tus artefactos con políticas y control de acceso basado en roles, garantiza que las imágenes se escaneen y estén libres de vulnerabilidades para asegurar que los entornos y aplicaciones de IA se mantengan seguros y libres de vulnerabilidades.
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Aprende la busqueda, análisis de logs y visualización de grandes volumenes datos en tiempo real, para el proceso de en el entrenamiento y la operacion de modelos de inteligencia artificial.
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Con MLFlow aprende a simplificar y organizar el proceso de desarrollo de modelos de ML, desde la experimentación hasta la producción en proyectos de inteligencia artificial (IA).
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Con MLJar aprende a utilizar marcos de trabajo ML, desde explicar, competir, rendimiento y optuna, beneficiate de la ingenieria de caracteristicas avanzada, selección automática de características, y técnicas de ensamble para precisión predictiva.
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Aprenda a despluegar sus modelos del entorno de investigación y desarrollo hasta un entorno de producción de manera eficiente y efectiva, facilitando el empaquetado, escalado, versionamiento, logica de negicio y refinamiento de modelos .
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Aprenda del marco de trabajo de Neflixla la construcción y gestión de flujos de trabajo de ciencia de datos e inteligencia artificial (IA). Ayuda a los científicos de datos a llevar sus proyectos desde la fase de prototipado hasta la producción de manera eficiente y efectiva.
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Aprende a gestionar la colaboración entre equipos ML, de forma segura bajo industruas reguladas, permitiendo a los expertos en dominios y científicos de datos colaborar de forma segura a través de un enfoque híbrido de desarrollo con y sin código.
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Aprendera a gestionar un marco para la creación de flujos de trabajo de datos reproducibles, mantenibles y modulares, especialmente en proyectos de inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático (Machine Learning, ML). Kedro ayuda a estructurar proyectos de IA y ML para mejorar la productividad y la colaboración.
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Aprenda a crear canales MLOps sin la complejidad de la infraestructura junto con la integración en la nube para datos, modelos, experimentos y reproducibilidad.
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Aprenda a construir y gestionar rápidamente aplicaciones ML continuas a lo largo de su ciclo de vida. Integrando en su entorno de desarrollo, CI/CD y automatizando la entrega de datos de producción, canalizaciones de ML y aplicaciones en línea, en tiempo de producción y de los recursos de computación integrando tus equipos más fácil
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Aprenda de un ecosistema de herramientas de aprendizaje automático modulares y abiertas para machine learning en las etapas de operacion ML, desde la colaboración, construcción, Entrenamiento e implementación.
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Aprenda a gestionar Los equipos de DevOps y ML Engineering despliegan modelos de aprendizaje automático a escala con confianza, La Documentación de configuraciones e implementaciones sencillas y rápidas Pruebas Canary y A/B para una optimización constante y un rendimiento máximo del modeloa través de API y CLI.
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Flyte te permite como cientifico de datos construir y compartir flujos de trabajo complejos de una manera más eficiente y estandarizada para alta transaccionalidad.
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Aprende a automatizar el proceso de selección y optimización de modelos de ML, lo que facilita su uso, especialmente para usuarios que no son expertos en ML.Simplificando y acelerarando el proceso de desarrollo de modelos de ML sin sacrificar la eficacia y la precisión.
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Aprende gestión de grandes conjuntos de datos y modelos de ML, mejorando la reproducibilidad y colaboración en equipos de IA. Podrás gestionar datos con una interface CLI y despluegar tus pipelines versionados.
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Aprende un entorno colaborativo para el desarrollo, seguimiento y gestión de proyectos de ML, facilitando la colaboración entre equipos y la compartición de código, modelos y documentación.
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Aprende de la automatización integral permitiendotre crear flujos de trabajo personalizados directamente en sus repositorios de GitHub. siendo útil para automatizar y mejorar varios aspectos del ciclo de vida de los proyectos de ML por estar embebido en los Repos Git.
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Aprende la automatización compleja con pipelines sofisticados y transformaciones, solución poderosa para optimizar el procesamiento de datos, MLOps y ciclos de vida de ML.proporcionando a tu equipo alto el procesamiento de datos, MLOps y ciclos de vida de ML .
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Aprende la combinación de Python con la capacidad de procesamiento distribuido de Spark, lo que lo hace ideal para analizar y manipular grandes conjuntos de datos en el contexto de la IA, Incluye MLlib,Spark SQL y DataFrame API, GraphX, Pandas, Koalas, H2O..
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Aprende a implementar servicios (FaaS) centrados en rendimiento, la flexibilidad y la facilidad de uso, incorpora implementación y el despliegue eficiente de aplicaciones y modelos de IA, especialmente en entornos que requieren procesamiento en tiempo real y alta escalabilidad.
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Aprende a implementar IaaS on-p`remise para infraestructura necesaria para desarrollar, entrenar y desplegar modelos de IA, especialmente en entornos donde se requiere control sobre los recursos computacionales y de almacenamiento en tiempo real.
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Aprende a automatizar y gestionar eficientemente tus flujos de trabajo de IA y aprendizaje automático, Habilite operaciones de autoservicio: brinde a usuarios específicos acceso a sus herramientas, servicios y scripts existentes.
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Aprende a integrar sistemas de mensajería distribuido, y Spark Streaming,para el procesamiento de datos en tiempo real y análisis de grandes flujos de datos,
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Aprende a entrenar y desplegar modelos de aprendizaje automático (Machine Learning, ML) en el navegador y en Node.js. TensorFlow.js adaptada a JavaScript donde te enseñaremos a integrar capacidades de ML directamente en aplicaciones web y de servidor.
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Aprende a implementar aplicaciones industriales facilmente gracias a la interfaz intuitiva y su capacidad para facilitar el trabajo con redes neuronales profundas, donde requieren una investigación y experimentación intensivas, así como para aplicaciones que necesitan modelos de aprendizaje profundo sofisticados.
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Aprende a protejer tu entorno de contenedores, implementando prácticas de seguridad robustas en entornos de Kubernetes que alojan aplicaciones de inteligencia artificial (IA).en aplicaciones sensibles y datos.
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Aprende a gestionar tus aplicaciones de inteligencia artificial en entornos de contenedores a bajo nivel en términos de escalabilidad, gestión de recursos y despliegue, para obtener ventajas con tus competidores.
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Aprende a aplicar métodos analíticos avanzados para tomar decisiones en A.I. Con IO, con su enfoque en la optimización, análisis de decisiones y modelado estocástico, complementa y enriquece las capacidades de la IA, especialmente en la solución de problemas complejos y en la toma de decisiones basada en datos.
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Aprende a aplicar algoritmos para analizar datos, extraer insights y construir modelos predictivos basados en el aprendizaje automático,Regresión Lineal y Logística, Árboles de Decisión, Random Forest, Máquinas de Soporte Vectorial (SVM), K-Nearest Neighbors (KNN), K-Means, Análisis de Componentes Principales (PCA), Algoritmos de Agrupamiento Jerárquico, DBSCAN, Redes Neuronales Artificiales (ANN), Redes Neuronales Convolucionales (CNN), Redes Neuronales Recurrentes (RNN),etc.
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Aprende R, Manipulación de Datos, Trabajo con Vectores y Data Frames, Exploración y visualización de Datos, Estadísticas Descriptivas y Inferenciales, Manejo de Datos Faltantes, Transformación de Datos, Feature Engineering, Modelos Lineales y No Lineales, Validación Cruzada y Evaluación de Modelos, Programación Funcional, Reportes y Markdown, Paquetes de R.
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Aprende Integración de Ruby on Rails con Machine Learning, APIs para Modelos de ML, Microservicios de ML, Trabajo con Datos, Background Jobs:, WebSockets para Actualizaciones en Tiempo Real, Herramientas y Gemas Útiles en RoR para ML.
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Aprende a interactuar con bibliotecas de ML y facilitar la implementación de modelos de ML en aplicaciones web, APIs para Modelos de ML, Microservicios de ML, Trabajo con Datos, Background Jobs, WebSockets para Actualizaciones en Tiempo Real, Django REST Framework, Background Jobs con Celery, Django ORM, Redis/RabbitMQ, Caching y Optimización de Rendimiento.
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Aprende a implementar soluciones lite con el microframework de Python para el desarrollo web, construiras el backend de aplicaciones de Machine Learning (ML) más simple y flexible integrando fácilmente tus modelos de ML y servirlos a través de una API web con un backend ligero y eficiente.
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Aprende a desarrollar software con React para el frontend y (Node.js) para el backend, invokando capacidades de Machine Learning (ML) desde los backends podras construir interfaces de usuario interactivas y dinámicas, gestionando las operaciones del lado del servidor, AXIOS, Bibliotecas de ML, Servicios de ML y mucho más.
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Aprende a desarrollar software con React para el frontend y (Django) para el backend, invokando capacidades de Machine Learning (ML) desde django podras construir interfaces de usuario interactivas y dinámicas, gestionando las operaciones del lado del servidor, AXIOS, Bibliotecas de ML, Servicios de ML, Matplotlib, Pandas, y mucho más.
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Aprende a desarrollar NPM Packages, modulos node para procesamiento de datos ML con integracion TensorFlow.js, Mongoose y Big Data.
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Aprende experimentación rápida de la biblioteca de Python de alto nivel para el aprendizaje automático (Machine Learning, ML) y el aprendizaje profundo (Deep Learning, DL), que se ejecuta sobre plataformas como TensorFlow, Theano o Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK).
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Aprende la biblioteca de Python ampliamente utilizada para el aprendizaje automático (Machine Learning, ML) por su accesibilidad y eficiencia obtendrás una amplia gama de algoritmos de ML, incluyendo clasificación, regresión, clustering y reducción de dimensionalidad, así como herramientas para la selección de modelos, preprocesamiento de datos, y evaluación de modelos.
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Aprende con NVIDIA la potencia de procesamiento (GPU) para acelerar significativamente los cálculos, útil en ML y Deep Learning (DL). Aceleración de Modelos de Deep Learning, Procesamient, Algoritmos Personalizados, Modelado Estadístico, NVIDIA CUDA Toolkit, cuDNN, Thrust .
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Aprende las diferentes aplicaciones del hardware de NVIDIA, incluyendo GPUs GeForce, Quadro, Tesla, TITAN, DGX Systems, TensorRT, NVIDIA AI Enterprise, NVIDIA GameWorks, VRWorks, NVIDIA DRIVE, NVIDIA Clara, NVIDIA Networking, NVIDIA EGX Platform, NVIDIA SDKs, NVIDIA Nsight, NVIDIA BioNeMo, NVIDIA LLM'S NEMO, NVIDIA Picasso .
Aprende GO(Goland) de google, el lenguaje que está avanzando firmemente en el campo de la inteligencia artificial, con Servicios Backend, Microservicios, Procesamiento, implemente soluciones Gorgonia(TensorFlow), GoLearn(scikit-learn), Hector(Random Forest y Gradient Boosting).
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Aprende a utilizar MATLAB, un entorno de programación y lenguaje de scripting para implementaciones en los campos de en ingeniería, matemáticas y ciencias, Procesamiento de Datos y Señales, Machine Learning y Deep Learning, Redes Neuronales, Visualización de Datos, Integración con Hardware, Simulink para Modelado de Sistemas.
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Aprende a utilizar Java con su biblioteca de clases Weka, Deeplearning4j, Apache Mahout, Stanford CoreNLP, Jenetics en Algoritmos genéticos para Procesamiento, Sistemas Expertos, Robótica y Sensores, Interfaces .
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Aprende a desarrollar backend profesional y avanzado con sprint boot, integraras una serie de herramientas java suplementarias con el poder de TensorFlow.
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Aprende a desarrollar aplicaciones en inteligencia artificial en microsoft .net C# 8.0, combinando rendimiento, seguridad y robustez, aplicando en juegos hasta aplicaciones empresariales y de escritorio. Integración con ML.NET, Bots y Asistentes Virtuales, rocesamiento de Lenguaje Natural, Integración con Azure, Microsoft Cognitive Services, Accord.NET, AForge.NET.
Comprar. 45 lecciones.
Aprende a utilizar el framework de microsoft para construir backend de inteligencia artificial con C# 8.0, Servicios Web para Modelos de IA, Servicios de Azure AI, recomendadores, microservicios, combinando rendimiento, seguridad y robustez, aplicando en juegos hasta aplicaciones empresariales y de escritorio. Integración con ML.NET, Bots y Asistentes Virtuales, rocesamiento de Lenguaje Natural, Integración con Azure, Microsoft Cognitive Services, Accord.NET, AForge.NET.
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Aprende a desarrollar un juego con .net donde integraras un motor de juegos con unity y TensorFlow, será una combinación poderosa para el desarrollo con ML-Agents Toolkit, Aplicaciones de IA en Juegos, TensorFlow.NET para Simulaciones y Entrenamiento, Aplicaciones de AR/VR, Prototipado que incorporan capacidades de inteligencia artificial (IA).
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Aprende a integrar sus aplicaciones o backend actuales con servicios de inteligencia artificial IA con PHP-ML y tensorflow.
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Aprende a aprovechar la capacidad de los dispositivos móviles para procesar y analizar imágenes y videos en tiempo real con visión por computadora, con S.O en Android utilizaras Android Studio con Pytorch & TensorFlow Lite para detección rostro, reconocimiento de objetos, VR y AR con la potencia de Google ML Kit, OpenCV, Android Camera API, ARCore.
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Aprende a aprovechar la capacidad de los dispositivos VisionPro para VR y AR procesando y analizando imágenes y videos en tiempo real, utilizando ARKit for spatial computing Y Roboflow Native iOS SDK podrás sacarle el máximo provecho a tus VisionPro de Apple.
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Aprende a detectar rostros con computer vision de ML kit y Facenet (TF Lite model), identificación de flores con TF lite model, imagen clasificación con ML kit, Segmentación y detección de objetos.
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Aprende a desarrollar aplicaciones moviles hibridas con integración a ML net y Servicios de IA en la Nube que incorporan capacidades de inteligencia artificial (IA).
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Aprende a implementar aplicaciones móviles flutter con conectividad a APIs de IA, Paquetes y Plugins, TensorFlow Lite, Firebase ML Kit.
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Aprende a implementar una app móvil hibrida con integración TensorIO y TensorFlow lite.
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Aprenda a programar módelos a gran escala LLM's a través de API e integraciones avanzadas ChatGPT, Llama, bard, Gemini, Falcón para soluciones derivadas NLP.
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Laboratorio de integración practico en Azure ML para construir, entrenar, desplegar y gestionar modelos de Machine Learning (ML) y Deep Learning. Azure ML está diseñado para simplificar y agilizar el proceso de ML, Entorno Integrado, Azure DevOps, entrenamiento, despliegue de módelos, etc.
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Laboratorio de integración practico en Google Cloud para construir soluciones A.I, entrenar, desplegar y gestionar modelos de Machine Learning (ML) y Deep Learning. Vertex.ai está diseñado para simplificar y agilizar el proceso de ML, con todas las herramientas de google como BigQuery, Firebase, Storage y más.
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Aprende análisis y visualización de datos para monitorear y visualizar métricas en tiempo real con Visualización de Métricas de Modelos de ML, Monitoreo de Infraestructura de IA, Análisis de Datos y Tendencias, Integración con Fuentes de Datos.
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Aprende a utilizar Kibana Dashboards para visualizar y explorar datos relacionados con proyectos de IA y Machine Learning (ML) .
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Aprende a utilizar Tableau Dashboards para visualizar y explorar datos relacionados con proyectos de IA y Machine Learning (ML) .
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Aprende a utilizar PowerBI Dashboards para visualizar y explorar datos relacionados con proyectos de IA y Machine Learning (ML) .
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Aprende la gestión, monitoreo y análisis para infraestructuras para A.I, indicadores de aplicaciones y modelos de ML y reporte de logs de consumo de infrastructura de inteligencia artificial.
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Aprende a implementar una red "service mesh" ligero y de alto rendimiento para aplicaciones A.I en contenedores sobre Kubernetes, que le permitira Monitoreo y Observabilidad, Gestión de Tráfico y Balanceo de Carga, Seguridad y Cifrado, Resiliencia y Tolerancia a Fallos.
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Aprende un conjunto de herramientas, APIs y SDKs que proporcionan observabilidad para aplicaciones de software especializado en el Rastreo, monitoreo de funciones en inteligencia artificial, Observabilidad en Pipelines de ML, Diagnóstico de Problemas, e integración cloud on-premise.
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Aprende a implementar soluciones de inteligencia artificial en framework de aprendizaje profundo desarrollado por Microsoft focalizado en Redes Neuronales Profundas, Aprendizaje Supervisado y No Supervisado, Series Temporales, Reconocimiento de Imágenes y Visión por Computadora, Procesamiento de Lenguaje Natural (PLN).
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Aprende a implementar formatos estándar que permita la interoperabilidad entre diferentes frameworks y herramientas de IA, facilitando así el intercambio y la utilización de modelos de IA en diversos entornos y plataformas con la Interoperabilidad entre Frameworks, Despliegue de Modelos, Optimización de Modelos, Colaboración.
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Aprende a construir, entrenar y desplegar rápidamente modelos de Machine Learning (ML) de forma escalables y eficientes.
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Aprende a construir y ejecutar aplicaciones y servicios sin tener que gestionar la infraestructura subyacente en AWS, con AWS Lambda, Amazon API Gateway, Amazon S3, Amazon DynamoDB, Amazon Sagemaker, AWS Step Functions, SNS.
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Aprende a monitorear y gestionar alertas de Rendimiento de Modelos de IA, Seguimiento de Recursos de Infraestructura, Alertas y Detección de Anomalías, Integración con Pipelines de ML, para diferentes entornos on-premise, cloud y en contenedores Docker Kubernetes.
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