ANTONIO SEQUEROS

Stack HP Z proporciona plataforma Ubuntu segura para análisis de ciberseguridad. El especialista alcanza el resultado de aprendizaje "Analizar amenazas utilizando Python y ML" implementando algoritmos de detección en Stack. Contribuye a "Automatizar análisis de seguridad" usando scripts Python sobre Ubuntu. El resultado de aprendizaje "Investigar incidentes de seguridad" se fortalece con herramientas Linux nativas en Stack HP Z.

Este curso es el epicentro de esta tecnología. El Resultado de Aprendizaje 'Desarrollar modelos de inteligencia artificial' se logra usando Python y librerías como TensorFlow y PyTorch. - El alumno aprende a aplicar estos modelos a problemas audiovisuales: usar 'visión por computador' para el Resultado de Aprendizaje 'Realizar rotoscopia y 'tracking' automático' ; usar 'redes generativas' (GANs) para crear 'deepfakes' éticos o 'upscaling' de imagen; y usar 'procesamiento de lenguaje natural' para subtitular automáticamente.

Este curso es el epicentro de esta tecnología. El Resultado de Aprendizaje 'Aplicar técnicas de 'machine learning'' se logra usando Python y librerías como Scikit-learn, TensorFlow y PyTorch. - El alumno aprende a entrenar modelos, lo que es clave para el Resultado de Aprendizaje 'Desarrollar soluciones de 'deep learning' (redes neuronales) para visión por computador o procesamiento de lenguaje natural. El Resultado de Aprendizaje 'Gestionar sistemas de 'big data' se cubre al aprender a usar herramientas para procesar volúmenes masivos de información.

Análisis exploratorio con notebooks interactivos, documentación reproducible y comunicación de insights técnicos.

Stack HP Z proporciona infraestructura premium para IA y Big Data. El especialista alcanza el resultado de aprendizaje "Entrenar modelos Deep Learning a escala" usando GPU y CUDA. Contribuye a "Procesar Big Data eficientemente" con CPU multi-core + GPU. El resultado de aprendizaje "Desplegar modelos ML en producción" se fortalece con Docker en Stack HP Z.