FL, Jacksonville - Deerwood Park

Deerwood Park, 10151 Deerwood Park Boulevard, Building 200, Suite 250, Jacksonville, United States, 32256

El lugar está ubicado en el vecindario de Chase Home Finance y Florida Capital Bank, justo detrás del edificio de Cisco Systems.

FL, Miami Airport - Waterford

6303 Blue Lagoon Drive Suite 400, Miami, united states, 33126

El lugar está ubicado justo detrás del Aeropuerto de Miami, frente al Lago Red-tailed Hawk y en el mismo edificio que Johnson & Johnson.

FL, Tampa - Wells Fargo Center

100 S. Ashley Drive Suite 600, Tampa, United States, 33602

El lugar está ubicado en el Wells Fargo Center, justo al lado del estacionamiento del Centro de Convenciones de Tampa.

FL, Orlando – GAI Building

618 E. South Street Suite 500, Orlando, United States, 32801

El lugar está ubicado en el edificio GAI con el logotipo de CNS Healthcare en el frente.

FL, Jacksonville - Bank of America Tower

50 N. Laura Street Suite 2500, Jacksonville, United States, 32202

La oficina está ubicada en una torre de oficinas de primera en el centro de Jacksonville en el piso 42. Este edificio Clase A certificado LEED está situado en la ubicación preeminente del mercado de oficinas de Northbank que proporciona vistas imponentes. Las paradas de autobús y tranvía del centro están ubicadas al otro lado de la calle en Forsyth, con fácil acceso a la I-95 que conduce a la I-10 y la I-295. Conveniente para el Aeropuerto Internacional de Jacksonville, el edificio también está a solo minutos de Everbank Field, Jacksonville Landing, Times Union Performing Arts Center, Jacksonville Veterans Memorial Arena y la Biblioteca Pública de Jacksonville. Las vistas espectaculares del río St. John en Jacksonville, Florida, son una de las muchas características que hacen que el espacio de oficina de Bank of America Tower se destaque. El espacio de oficina ocupa una torre de granito azul en el corazón del distrito central de negocios de la ciudad. La torre icónica es uno de los locales comerciales más conocidos del sureste de Estados Unidos e incluye un lobby declarativo y un espacio de trabajo de clase A. Las empresas de todo tipo aprecian la ubicación de Jacksonville en la encrucijada de tres ferrocarriles principales y tres autopistas interestatales, y su aeropuerto internacional.

FL, Tallahassee – Alliance Center

113 South Monroe Street 1st Floor, Tallahassee, united states, 32301

El lugar está ubicado en el Alliance Center, al otro lado de la calle de FUBA y de la Asociación Optométrica de Florida.

FL, West Palm Beach - Philips Point

777 South Flagler Drive, West Palm Beach, United States, 33401

El lugar está ubicado en el edificio Philips Point, justo al lado del Puente Royal Park.

FL, Aventura - Corporate Center

20801 Biscayne Blvd., Miami, united states, 33180

El lugar está ubicado en el edificio Grove Bank & Trust, justo al lado de Biscayne Blvd.

FL, Fort Lauderdale - Corporate Center

Corporate Center, 110 East Broward Blvd., Fort Lauderdale, United States, 33301

El lugar está ubicado en el Corporate Center, al otro lado de la calle de la Oficina Corporativa de Uniform Advantage y justo al lado de Colliers International.

FL, Miami Beach - Miami Beach

1688 Meridian Ave #700, Miami Beach, United States, 33139

El lugar está ubicado en la intersección de Meridan Avenue y la calle 17, justo al cruzar la calle desde Macy's.

Descubra nuestros cursos

Computer Vision with Google Colab and TensorFlow

 21 Horas
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Florida (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 modelos de visión sofisticados utilizando Google Colab. Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:
  • Construya y entrene redes neuronales convolucionales (CNN) utilizando TensorFlow.
  • Aproveche Google Colab para el desarrollo de modelos escalables y eficientes basados en la nube.
  • Implementar técnicas de preprocesamiento de imágenes para tareas de visión artificial.
  • Implemente modelos de visión artificial para aplicaciones del mundo real.
  • Utilice el aprendizaje por transferencia para mejorar el rendimiento de los modelos de CNN.
  • Visualizar e interpretar los resultados de los modelos de clasificación de imágenes.
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Deep Learning with TensorFlow in Google Colab

 14 Horas
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Florida (en línea o presencial) está dirigida a científicos de datos y desarrolladores de nivel intermedio que deseen comprender y aplicar técnicas de aprendizaje profundo utilizando el entorno Google Colab. Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:
  • Configure y navegue Google Colab para proyectos de aprendizaje profundo.
  • Comprender los fundamentos de las redes neuronales.
  • Implemente modelos de aprendizaje profundo utilizando TensorFlow.
  • Entrene y evalúe modelos de aprendizaje profundo.
  • Utilice las funciones avanzadas de TensorFlow para el aprendizaje profundo.
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Applied AI from Scratch

 28 Horas
Este es un curso de 4 días que presenta la IA y su aplicación. Existe la opción de tener un día adicional para realizar un proyecto de IA al finalizar este curso. 
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Aprendizaje profundo para NLP (procesamiento de lenguaje natural)

 28 Horas
En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Florida, los participantes aprenderán a usar Python bibliotecas para NLP a medida que crean una aplicación que procesa un conjunto de imágenes y genera subtítulos.  Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:
  • Diseñe y codifique DL para NLP usando bibliotecas Python. 
  • Cree Python código que lea una colección sustancialmente grande de imágenes y genere palabras clave.
  • Cree Python Código que genere subtítulos a partir de las palabras clave detectadas.
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Aprendizaje Profundo para Vision

 21 Horas
Audiencia Este curso es adecuado para investigadores e ingenieros de Deep Learning interesados en utilizar las herramientas disponibles (principalmente de código abierto) para analizar imágenes de computadora Este curso proporciona ejemplos de trabajo.
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Fraud Detection with Python and TensorFlow

 14 Horas
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Florida (en línea o en el sitio) está dirigida a científicos de datos que desean utilizar TensorFlow para analizar datos de posibles fraudes. Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:
  • 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 de IA integral para analizar datos de fraude.
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Deep Learning with TensorFlow 2

 21 Horas
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Florida (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores y científicos de datos que deseen usar Tensorflow 2.x para crear predictores, clasificadores, modelos generativos, redes neuronales, etc. Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:
  • Instale y configure TensorFlow 2.x.
  • Comprenda las ventajas de TensorFlow 2.x con respecto a las versiones anteriores.
  • Cree modelos de aprendizaje profundo.
  • Implemente un clasificador de imágenes avanzado.
  • Implemente un modelo de aprendizaje profundo en la nube, dispositivos móviles y dispositivos IoT.
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Curso de TensorFlow Serving

 7 Horas
En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Florida (en línea o en el sitio), los participantes aprenderán a configurar y usar TensorFlow Serving para implementar y administrar modelos de ML en un entorno de producción. Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:
  • Entrena, exporta y da servicio a varios modelos de TensorFlow.
  • Pruebe e implemente algoritmos utilizando una única arquitectura y un conjunto de API.
  • Amplíe TensorFlow Serving para servir a otros tipos de modelos más allá de los modelos de TensorFlow.
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Aprendizaje Profundo con TensorFlow

 21 Horas
TensorFlow es una API de segunda generación de la biblioteca de software de código abierto de Go ogle para Deep Learning . El sistema está diseñado para facilitar la investigación en aprendizaje automático y para hacer que la transición del prototipo de investigación al sistema de producción sea rápida y fácil. Audiencia Este curso está dirigido a ingenieros que buscan usar TensorFlow para sus proyectos de Deep Learning . Después de completar este curso, los delegados:
  • Comprender la estructura y los mecanismos de despliegue de TensorFlow .
  • Ser capaz de realizar tareas de configuración / entorno de producción / arquitectura y configuración.
  • ser capaz de evaluar la calidad del código, realizar la depuración, monitoreo
  • Ser capaz de implementar producción avanzada como modelos de capacitación, creación de gráficos y registro.
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TensorFlow para Reconocimiento de Imágenes

 28 Horas
Este curso explora, con ejemplos específicos, la aplicación de Tensor Flow a los fines del reconocimiento de imágenes. Audiencia Este curso está dirigido a ingenieros que buscan utilizar TensorFlow para los fines del reconocimiento de imágenes. Después de completar este curso, los delegados podrán:
  • Comprender la estructura y los mecanismos de despliegue de TensorFlow .
  • realizar tareas de instalación / entorno de producción / arquitectura y configuración.
  • evaluar la calidad del código, realizar depuración, monitoreo
  • Implementar producción avanzada como modelos de entrenamiento, construcción de gráficos y registro.
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TensorFlow Extended (TFX)

 21 Horas
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Florida (en línea o en el sitio) está dirigida a científicos de datos que desean pasar de entrenar un solo modelo de ML a implementar muchos modelos de ML en producción. Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:
  • Instale y configure TFX y herramientas de terceros compatibles.
  • Use TFX para crear y administrar una canalización de producción de ML completa.
  • Trabaje con componentes TFX para llevar a cabo el modelado, el entrenamiento, la inferencia de servicio y la administración de implementaciones.
  • Implemente funciones de aprendizaje automático en aplicaciones web, aplicaciones móviles, dispositivos IoT y más.
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Programación de TPU: Construcción de Aplicaciones de Redes Neuronales en Unidades de Procesamiento de Tensiones

 7 Horas
En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Florida, los participantes aprenderán cómo aprovechar las innovaciones en los procesadores de TPU para maximizar el rendimiento de sus propias aplicaciones de IA. Al final de la capacitación, los participantes podrán:
  • Entrene varios tipos de redes neuronales con grandes cantidades de datos.
  • Utilice TPU para acelerar el proceso de inferencia hasta en dos órdenes de magnitud.
  • Utilice TPU para procesar aplicaciones intensivas, como búsqueda de imágenes, visión en la nube y fotos.
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Procesamiento del Lenguaje Natural con TensorFlow

 35 Horas
TensorFlow ™ es una biblioteca de software de código abierto para computación numérica utilizando gráficos de flujo de datos. SyntaxNet es una estructura de procesamiento de lenguaje natural de la red neuronal para TensorFlow. Word2Vec se utiliza para el aprendizaje de representaciones vectoriales de palabras, llamadas "embeddings palabra". Word2vec es un modelo predictivo particularmente computacionalmente eficiente para aprender las incorporaciones de palabras a partir de texto en bruto. Viene en dos sabores, el modelo continuo de la bolsa-de-palabras (CBOW) y el modelo de Skip-Gram (capítulo 3.1 y 3.2 en Mikolov y otros). Utilizado en tándem, SyntaxNet y Word2Vec permite a los usuarios generar modelos de incorporación aprendida de entrada de lenguaje natural. Audiencia Este curso está dirigido a desarrolladores e ingenieros que tienen la intención de trabajar con los modelos SyntaxNet y Word2Vec en sus gráficos TensorFlow. Después de completar este curso, los delegados:
  • Entender la estructura y los mecanismos de despliegue de TensorFlow
  • Ser capaz de llevar a cabo las tareas de instalación / producción de entorno / arquitectura y configuración
  • Ser capaz de evaluar la calidad del código, realizar depuración
  • Ser capaz de implementar la producción avanzada como modelos de entrenamiento, términos de inclusión, gráficos de construcción y registro
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Comprender las Redes Neuronales Profundas

 35 Horas
Este curso comienza con el conocimiento conceptual en redes neuronales y, en general, en algoritmos de aprendizaje automático, aprendizaje profundo (algoritmos y aplicaciones). La Parte 1 (40%) de esta capacitación se centra más en los fundamentos, pero lo ayudará a elegir la tecnología adecuada: TensorFlow , Caffe , Theano, DeepDrive, Keras , etc. La Parte 2 (20%) de esta capacitación presenta Theano, una biblioteca de Python que facilita la escritura de modelos de aprendizaje profundo. La Parte 3 (40%) de la capacitación se basaría ampliamente en Tensorflow: API de segunda generación de la biblioteca de software de código abierto de Go ogle para Deep Learning . Los ejemplos y handson se realizarían en TensorFlow . Audiencia Este curso está destinado a ingenieros que buscan utilizar TensorFlow para sus proyectos de Deep Learning Después de completar este curso, los delegados:
  • tener un buen conocimiento de las redes neuronales profundas (DNN), CNN y RNN
  • Comprender la estructura y los mecanismos de implementación de TensorFlow
  • ser capaz de llevar a cabo tareas de instalación / entorno de producción / arquitectura y configuración
  • ser capaz de evaluar la calidad del código, realizar depuración, monitoreo
  • ser capaz de implementar producción avanzada como modelos de capacitación, creación de gráficos y registro
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Última Actualización:

Testimonios (4)

El entrenador explicó bien el contenido y mantuvo nuestra atención durante todo el tiempo. Se detenía para hacer preguntas y nos dejaba llegar a nuestras propias soluciones en algunas sesiones prácticas. También adaptó muy bien el curso a nuestras necesidades.

Robert Baker

Curso - Deep Learning with TensorFlow 2.0

Traducción Automática

Tomasz realmente conoce bien la información y el curso estaba bien paceado. (Note: "paceado" is not a correct Spanish word, so I'll adjust it to make sense in Spanish.) Tomasz realmente conoce bien la información y el curso fue bien estructurado en cuanto al ritmo.

Raju Krishnamurthy - Google

Curso - TensorFlow Extended (TFX)

Traducción Automática

Organización, siguiendo la agenda propuesta, el amplio conocimiento del entrenador sobre este tema

Ali Kattan - TWPI

Curso - Natural Language Processing with TensorFlow

Traducción Automática

Very updated approach or CPI (tensor flow, era, learn) to do machine learning.

Paul Lee

Curso - TensorFlow for Image Recognition

Traducción Automática

Próximos cursos

Comprender las Redes Neuronales Profundas

2025-06-02 9:30 am
35 Horas
FL, Aventura - Corporate Center
$ 5550 (En línea)
$ 8050 (Nuestras oficinas)

Deep Learning with TensorFlow 2

2025-06-11 9:30 am
21 Horas
FL, Fort Lauderdale - Corporate Center
$ 4054 (En línea)
$ 5554 (Nuestras oficinas)

Programación de TPU: Construcción de Aplicaciones de Redes Neuronales en Unidades de Procesamiento de Tensiones

2025-06-25 9:30 am
7 Horas
FL, Miami Beach - Miami Beach
$ 1344 (En línea)
$ 1844 (Nuestras oficinas)

Aprendizaje profundo para NLP (procesamiento de lenguaje natural)

2025-07-14 9:30 am
28 Horas
FL, Jacksonville - Deerwood Park
$ 5405 (En línea)
$ 7405 (Nuestras oficinas)

TensorFlow para Reconocimiento de Imágenes

2025-07-28 9:30 am
28 Horas
FL, Miami Airport - Waterford
$ 5405 (En línea)
$ 7405 (Nuestras oficinas)

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