Conocimientos y habilidades que adquieres realizando este lab

  • Desplegar IBM Visual Recognition a través en IBM Cloud.
  • Crear un proyecto de reconocimiento de imágenes.
  • Crear colecciones de datos/imágenes como activos del proyecto.
  • Asignar el servicio de VR y crear un modelo de explotación basado en ML.
  • Entrenamiento del modelo para mejorar la capacidad del bot.

Temario

Introducción 25m

  • Presentación (vista previa)

    5m
  • ¿Qué es Inteligencia Artificial?

    6m
  • ¿Qué es Big Data?

    3m
  • ¿Qué es Machine Learning?

    6m
  • ¿Qué es Cloud Computing?

    4m
  • Introducción y uso de IBM Cloud

    14m
  • Software As A Service (SAAS)

    15m
  • Introducción a Node-RED

    9m
  • Integración con Node-RED

    19m
  • Carga masiva de imágenes

    3m
  • Conclusiones y próximos pasos

    6m

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Laboratorio de Asistentes de voz para dispositivos IoT

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Con este lab aprenderás:

  • Proceso de desarrollo e implementación de una interfaz de usuario conversacional y cuál es el enfoque más práctico para integrarlo con un dispositivo conectado (para este taller será un dispositivo simulado).
  • Las tecnologías que se necesitarán para desplegar la solución completa (utilizando aplicaciones de despliegue automático de IBM Watson y servicios en la nube).
  • Las aplicaciones que estas tecnologías tienen en diferentes sectores.

Duración: 2 horas y 33 minutos

Interpretación de voz humana mediante IA para chatbots

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Con este taller aprenderás:

  • Desplegar en la Cloud de IBM el servicio de Text-to-Speech (que convierte texto en audio) y Speech-To-Text (que convierte audio/voz humana en texto).
  • Conectar ambos servicios a un chatbot (Watson Assistant) creado previamente.
  • Utilizar herramientas Cloud de AI para crear interfaces de voz innovadoras.

Duración: 50 minutos y 13 segundos

Laboratorio de Node-RED: Programa sin escribir código

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Con este lab aprenderás:

  • Desplegar Node-RED y poner en marcha la herramienta en Cloud (IBM).
  • Utilizar la paleta para añadir y quitar nodos útiles para variedad de aplicaciones.
  • Uso de los nodos de Node-RED.

Duración: 1 hora y 52 minutos

Preguntas Frecuentes

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Descripción

El objetivo de este laboratorio es que los alumnos conozcan IBM Watson Visual Recognition, una de las herramientas de Inteligencia Artificial que está teniendo mayor impacto en muchos sectores, ya que permite crear aplicaciones innovadoras usando la tecnología más puntera de reconocimiento visual impulsada por IA. 

A lo largo del mismo se realizará un ejemplo totalmente práctico de desarrollo para que los alumnos sean capaces de crear sus propios modelos basados en Machine Learning.

Es una formación de nivel principiante, por lo que no es necesario tener conocimientos técnicos ni ser programador, ya que no será necesario dominar ningún lenguaje de escritura de código para desarrollar estos modelos.

El desarrollo de este laboratorio se divide en varias partes, comenzando por una introducción en la que tendrá una primera toma de contacto con conceptos como Inteligencia Artificial, Big Data, Machine Learning y Cloud Computing.

Después se introducirá el IBM Cloud, la nube que se utilizará a lo largo de esta formación, explicando sus componentes y Software as a Service (SaaS) que emplearemos, además de realizar el alta en este servicio de una forma práctica, así aprenderás a crear tu cuenta, manejar el panel de control y usar sus servicios.

El siguiente bloque sería también teórico, en el que se explicará para qué sirven los SaaS que usaremos más adelante. Seguidamente, en el nuevo apartado del laboratorio, el tutor expondrá a nivel teórico los ejercicios que va a realizar, para después realizarlos de una forma aplicada.

Como puedes comprobar este laboratorio es una forma perfecta de iniciarse en el desarrollo de este tipo de aplicaciones, ya que durante el mismo aprenderás a desplegar IBM Visual Recognition a través en IBM Cloud, crear un proyecto de reconocimiento de imágenes, crear colecciones de datos e imágenes como activos del proyecto, asignar el servicio de VR y crear un modelo de explotación basado en ML, además de aprender a entrenar el modelo para mejorar la capacidad del bot.

* Requisitos del Lab

Para la realización de este laboratorio, no se requieren conocimientos técnicos previos.

Estas son algunas de las empresas que ya confían en OpenWebinars

Profesores y profesionales

Nuestros docentes son profesionales que trabajan día a día en la materia que imparten

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