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Visión Computacional y NLP On-Premise

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MÓDULO 1: FUNDAMENTOS DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL Y ECOSISTEMA ON-PREMISE
- Introducción al curso y presentación general
- Roles clave en Inteligencia Artificial y Ciencia de Datos
- Impacto de la I.A. en la toma de decisiones empresariales
- Diferencias entre Machine Learning y Deep Learning
- Fundamentos de I.A. Generativa
- Aplicaciones empresariales de la I.A. en entornos On-Premise
- Exploración del ecosistema Open Source de Ciencia de Datos
- Ejercicio práctico: Herramientas de I.A. y Ciencia de Datos en entornos locales
MÓDULO 2: INFRAESTRUCTURA Y ALMACENAMIENTO PARA PROYECTOS DE I.A. ON-PREMISE
- Fundamentos de infraestructura para proyectos de Inteligencia Artificial
- Configuración del entorno de desarrollo con Python y librerías de IA
- Gestión de almacenamiento local para datasets y modelos
- Laboratorio práctico: Gestión de archivos y datasets en entornos locales
- Uso de notebooks y entornos interactivos para desarrollo de modelos
- Ejercicio práctico: Arquitectura de integración de datos para soluciones de IA
MÓDULO 3: INTRODUCCIÓN A REDES NEURONALES Y VISIÓN COMPUTACIONAL
- Fundamentos de Deep Learning y arquitecturas de redes neuronales
- Representación de imágenes mediante tensores
- Operaciones de convolución y redes convolucionales (CNN)
- Ejercicio práctico: Diseño de red neuronal para imágenes
- Introducción a herramientas de Visión Computacional y casos empresariales
- Laboratorios: OCR, análisis de imágenes, detección de objetos y bounding boxes
- Ejercicio práctico: Reconocimiento de imágenes con modelos de visión
MÓDULO 4: MODELOS DE VISIÓN COMPUTACIONAL ON-PREMISE
- Introducción a modelos modernos de Visión Computacional
- Laboratorio práctico: OCR avanzado con Tesseract
- Uso de modelos multimodales para análisis de imágenes
- Laboratorios: Pruebas y ejecución de modelos de visión en entornos locales
- Ejercicio práctico: Automatización visual con modelos de visión computacional
MÓDULO 5: NLP EMPRESARIAL Y TRANSFORMERS ON-PREMISE
- Fundamentos de NLP y modelos de lenguaje (LLM)
- Arquitectura Transformer y aplicaciones empresariales
- Comparativa de modelos LLM en cloud y entornos locales
- Extracción de texto desde documentos combinando OCR y NLP
- Laboratorio práctico: Tokenización y procesamiento de texto
- Ejercicio práctico: Procesamiento de Lenguaje Natural con modelos locales
MÓDULO 6: ANÁLISIS DE TEXTO Y VOZ ON-PREMISE
- Modelos de análisis de texto: sentimientos, entidades y clasificación
- Modelos de traducción automática multilenguaje
- Speech-to-Text: conversión de voz a texto con modelos locales
- Text-to-Speech: generación de voz con herramientas open source
- Laboratorios: traducción, transcripción y generación de voz
- Ejercicio práctico: Implementación de soluciones de texto y voz con IA
MÓDULO 7: AUTOMATIZACIÓN Y DESARROLLO DE PROYECTOS DE I.A.
- Fundamentos de APIs y automatización de modelos de IA
- Laboratorios: ejecución de modelos mediante servicios y scripts
- Visual Studio Code: desarrollo de utilitarios y microservicios en Python
- Gestión de dependencias y despliegue de aplicaciones de IA
- Monitoreo y pruebas de servicios de inteligencia artificial
- Ejercicio práctico: Desarrollo de microservicios de IA para aplicaciones reales
MÓDULO 8: ARQUETIPOS, INTEGRACIÓN FINAL Y SIGUIENTES PASOS
- Diseño de arquetipo para soluciones de Visión Computacional y NLP On-Premise
- Laboratorios: Integración de modelos de visión, voz y lenguaje
- Reflexión final: Camino hacia Data Science, ML, DL e IA Generativa
- Ejercicio práctico: Implementación completa del arquetipo
- Cierre del curso y siguientes pasos en tu ruta profesional

Profesor

"He trabajado con todo tipo de proyectos, desde pequeños de unos cuántos miles de dólares, hasta muy grandes de presupuestos de millones de dólares"

✅EXPERTO EN IA PARA BANCOS Y FINANCIERAS
✅14 años de experiencia en Big Data e Inteligencia Artificial
✅12 años de experiencia como docente universitario
✅Más detalles de mi perfil: LINKEDIN

Alonso Melgarejo

[email protected]

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Requisitos

No se necesita experiencia previa, ya que se aprende desde cero

🎓

Certificación Internacional

Al finalizar el curso obtendrás los certificados de 'A.I. Vision & NLP Engineer On-Premise', 'A.I. Vision & NLP Architect On-Premise' y 'A.I. Vision & NLP Leader On-Premise'

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¿Y si no puedo asistir en vivo?

No te preocupes, si no puedes asistir o llegas tarde, podrás acceder de por vida a las grabaciones de cada sesión desde nuestra plataforma.

Algunos alumnos incluso llevan las clases sólo con las grabaciones.

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¿Qué es Big Data Academy (BDA)?

Somos una empresa que tiene como objetivo desbloquear todo tu potencial en Big Data, Inteligencia Artificial y Cloud Computing
¿Hay cursos para principiantes?

Sí, desde workshops de primeros pasos hasta cursos y programas completos
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¿Cuáles son los cursos en los que puedo matricularme?

Puedes encontrar los cursos y programas desde el siguiente enlace: CURSOS
¿Cuáles son los requisitos para matricularme en un curso?

Puedes revisar el brochure o la web de cada curso para conocer su detalle
¿Qué tipo de computadora requiero para iniciar un curso?

Una computadora simple, usamos infraestructura en la nube para practicar, puedes acceder incluso desde tu tablet
¿Cuántas horas semanales requiero para llevar un curso?

Depende de ti, pero te recomendamos de 2 a 3 horas semanales

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