Curso de AI Engineering Fundamentals

Esta formación en directo dirigida por instructores en Ecuador (online u onsite) está dirigida a profesionales de IA de nivel intermedio a avanzado y
desarrolladores de software que deseen construir aplicaciones inteligentes utilizando AI y ML.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Comprender los conceptos y tecnologías avanzados detrás de AI y ML.
• Analizar y visualizar datos para informar el desarrollo de modelos AI/ML.
• Construir, entrenar y desplegar modelos AI/ML de manera efectiva.
• Crear aplicaciones inteligentes que puedan resolver problemas del mundo real.
• Evaluar las implicaciones éticas de las aplicaciones de IA en diversas industrias.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Ecuador (en línea o en el sitio) está dirigida a profesionales de TI de nivel principiante que desean obtener una comprensión fundamental de las aplicaciones inteligentes y cómo se pueden aplicar en diversas industrias.

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

• Comprender la historia, los principios y el impacto de la inteligencia artificial.
• Identificar y aplicar diferentes algoritmos de aprendizaje automático.
• Gestione y analice los datos de forma eficaz para las aplicaciones de IA.
• Reconocer las aplicaciones prácticas y las limitaciones de la IA en diferentes sectores.
• Discutir las consideraciones éticas y las implicaciones sociales de la tecnología de IA.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Ecuador (en línea o en el sitio) está dirigida a científicos de datos, ingenieros y profesionales de IA de nivel intermedio a avanzado que deseen dominar las complejidades de las aplicaciones inteligentes y aprovecharlas para resolver problemas complejos del mundo real.

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

• Implemente y analice arquitecturas de aprendizaje profundo.
• Aplique el aprendizaje automático a escala en un entorno informático distribuido.
• Diseñar y ejecutar modelos de aprendizaje por refuerzo para la toma de decisiones.
• Desarrollar sistemas sofisticados de PNL para la comprensión del lenguaje.
• Utilizar técnicas de visión artificial para el análisis de imágenes y vídeos.
• Abordar las consideraciones éticas en el desarrollo y la implementación de sistemas de IA.