Hermes - Profe de inteligencia artificial - Bogotá
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Hermes

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Sobre Hermes

Experiencia Destacada: Desarrollo de Modelos Predictivos: He trabajado en la creación e implementación de modelos de Machine Learning para predecir comportamientos del consumidor, optimizar procesos empresariales y mejorar la toma de decisiones. Visión por Computadora: Mi experiencia incluye el desarrollo de sistemas de reconocimiento de imágenes y detección de objetos, aplicando técnicas avanzadas de Deep Learning con bibliotecas como TensorFlow y Keras. Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP): He implementado modelos de NLP para tareas como análisis de sentimiento, clasificación de textos y generación automática de lenguaje, utilizando herramientas como NLTK y SpaCy. Big Data y Análisis Avanzado: He manejado grandes volúmenes de datos utilizando tecnologías de Big Data como Hadoop y Apache Spark, integrando estos sistemas con modelos de Machine Learning para análisis a gran escala. Optimización y Despliegue de Modelos: He optimizado y desplegado modelos de IA en entornos de producción, utilizando plataformas como Docker y Kubernetes para asegurar la escalabilidad y eficiencia de las soluciones. Proyectos Destacados: Sistema de Recomendación: Desarrollo de un sistema de recomendación personalizado para una plataforma de comercio electrónico, mejorando la experiencia del usuario y aumentando las ventas. Clasificación de Imágenes Médicas: Implementación de un modelo de clasificación de imágenes médicas para ayudar en el diagnóstico temprano de enfermedades, utilizando redes neuronales convolucionales (CNNs). Análisis de Datos de Redes Sociales: Creación de modelos de análisis de datos para extraer insights valiosos de redes sociales, apoyando estrategias de marketing y desarrollo de productos. Automatización de Procesos: Desarrollo de soluciones de automatización utilizando IA, reduciendo significativamente los tiempos de procesamiento y mejorando la eficiencia operativa. Como tutor, mi objetivo es compartir no solo conocimientos técnicos, sino también mi experiencia práctica, preparándote para enfrentar desafíos reales en el mundo de la Inteligencia Artificial. Mis clases están diseñadas para ser interactivas, aplicadas y siempre alineadas con las últimas tendencias y necesidades del mercado.

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Acerca de la clase

  • Todos los niveles
  • Español

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Español

¿En qué puedo Ayudarte? Contactar en: (información oculta) 1. Introducción a la Inteligencia Artificial: o Conceptos básicos y evolución de la Inteligencia Artificial (IA). o Comprender las aplicaciones y el impacto de la IA en diversas industrias. o Nivel: Principiante. 2. Fundamentos de Machine Learning: o Principios y tipos de aprendizaje: supervisado, no supervisado y por refuerzo. o Técnicas de preprocesamiento de datos y selección de características. o Uso de bibliotecas como Scikit-learn y TensorFlow. o Nivel: Principiante a Intermedio. 3. Modelos Supervisados: o Implementación de modelos de clasificación y regresión. o Evaluación y validación de modelos: métricas y técnicas de validación cruzada. o Nivel: Intermedio. 4. Modelos No Supervisados: o Algoritmos de clustering y reducción de dimensionalidad. o Análisis de componentes principales (PCA) y técnicas avanzadas de agrupamiento. o Nivel: Intermedio. 5. Deep Learning: o Introducción a las redes neuronales profundas y su arquitectura. o Implementación de redes neuronales con Keras y TensorFlow. o Aplicaciones prácticas en visión por computadora y procesamiento de lenguaje natural (NLP). o Nivel: Intermedio a Avanzado. 6. Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP): o Fundamentos del procesamiento de lenguaje natural. o Implementación de modelos de NLP para tareas como análisis de sentimiento, traducción automática y generación de texto. o Uso de bibliotecas como NLTK y SpaCy. o Nivel: Intermedio. 7. Visión por Computadora: o Técnicas de procesamiento de imágenes y videos. o Implementación de modelos de reconocimiento de imágenes y detección de objetos. o Uso de bibliotecas como OpenCV y TensorFlow. o Nivel: Intermedio. 8. Big Data y Machine Learning: o Uso de tecnologías de Big Data como Hadoop y Spark para el procesamiento y análisis de grandes volúmenes de datos. o Integración de modelos de Machine Learning en entornos de Big Data. o Nivel: Avanzado. 9. Implementación y Despliegue de Modelos: o Técnicas para llevar modelos de IA desde el desarrollo hasta la producción. o Uso de plataformas como Docker y Kubernetes para el despliegue de modelos. o Nivel: Avanzado. 10. Proyectos de Inteligencia Artificial: o Desarrollo de proyectos de IA desde la concepción hasta la implementación. o Construcción de un portafolio que demuestre habilidades prácticas y teóricas. o Asesoría en proyectos y tesis relacionados con IA. o Nivel: Intermedio a Avanzado.

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