Observabilidad en Python para Principiantes
Descubre los fundamentos de la observabilidad en Python: registros, métricas y seguimiento. Aprende a implementar estas técnicas esenciales para mejorar el desarrollo de software con ejemplos prácticos y herramientas clave.
Hackeando el Pensamiento: Traduciendo Señales Eléctricas del Cerebro en Acciones a través de Modelos LLM
Explora cómo las señales cerebrales se convierten en acciones reales usando Python, neurotecnología e IA. Descubre el potencial de la interacción cerebro-máquina en aplicaciones cotidianas como pedir una pizza.
¡Pero si funciona en mi computadora! Cómo lograr que nuestros análisis de datos sean reproducibles
Aprende estrategias prácticas para lograr reproducibilidad computacional en análisis de datos con Python, incluyendo entornos virtuales, control de versiones y documentación efectiva.
Facilitar la Comprensión de Análisis de Neuroimágenes EEG con Python
Explora cómo mejorar la interpretación de análisis EEG cerebrales usando Python y MNE, beneficiando a pacientes y técnicos con visualizaciones y estadísticas avanzadas.
Using Python in a Traditional Office Environment
Estrategias para integrar Python en entornos de oficina tradicionales, incluyendo generación de reportes, automatización de tareas y desarrollo de aplicaciones para usuarios no programadores.
Ingeniería de Datos para la Salud Mental con Calabaza_bot - Charla de Sergio Sanchez
Descubre cómo crear un bot de Telegram para seguimiento de salud mental usando tecnologías open source. Aprende a integrar herramientas como AWS, OpenAI Whisper y dbt para análisis de bienestar personal.
Explicando el Sistema de un Vehículo Autónomo con Python
Desmitificación del funcionamiento de vehículos autónomos usando Python. Exploración de frameworks como ROS, comunicación entre sensores y conceptos de ingeniería de software para sistemas en tiempo real.
Construyendo Puentes en Diversidad, Equidad e Inclusión en Open Source
Estrategias prácticas para fomentar diversidad en código abierto, desde liderazgo local hasta colaboración global. Experiencias, desafíos y éxitos en la construcción de comunidades inclusivas y proyectos internacionales.
Dataflow Oriented Robotic AI Framework - dora-rs
Explore dora-rs, a Rust-based framework for AI-powered robotics. Learn how it integrates ML models, supports multiple languages, and enables rapid prototyping for research and education.
Running LLMs in the Cloud - Approaches and Best Practices
探讨在云原生环境中部署大语言模型的最佳实践，比较Python、原生运行时和WebAssembly三种方法的优缺点，为开发者提供实用建议和清晰路线图。
Energiewende und Sektorenkopplung - Hands-on Erfahrungsbericht
Erfahrungsbericht zur Energiewende: PV, Batteriespeicher, Hybridheizung, dynamische Stromtarife und selbstprogrammiertes EMS für mehr Autarkie und Netzdienlichkeit. Praxisnahe Einblicke für Eigenheimbesitzer und Balkonkraftwerk-Planer.
Neo4J: Knowledge Graph, Semantic Search, and Topic Extraction with Langchain and Phi3 - Part 1
Aprende a crear una base de conocimientos gráfica con Neo4J, extrayendo temas y palabras clave de textos mediante Langchain y el modelo Phi3 de Microsoft.
Como Crear un Dockerfile y Docker Compose - Ejemplo Práctico de Machine Learning
Aprende a crear Dockerfiles y Docker Compose Files con un ejemplo práctico de machine learning, desde la composición de contenedores hasta la infraestructura completa.
Inferencia Eficiente de LLMs en CPUs y GPUs Intel con Neural Speed
Optimiza la inferencia de LLMs en hardware Intel utilizando Neural Speed para mejorar el rendimiento en CPUs y GPUs.
ML and MLOps in Databricks: DButils Library - Spanish
Aprende a utilizar la librería DButils en Databricks para optimizar tus proyectos de Machine Learning y MLOps. Explora funcionalidades clave y mejora tu flujo de trabajo.
ML and MLOps with Databricks: LLMOps, MLFlow, OpenAI, and Databricks - Spanish
Aprende a utilizar OpenAI GPT-4 como revisor de código, encapsulándolo en un modelo Python de MLflow para implementarlo en una pipeline de Databricks.
MLOps MLFlow: Mlflow Projects with PySpark Docker Environment and MLflow
Aprende a utilizar MLflow Projects con entornos Pyspark y Docker para gestionar flujos de trabajo de aprendizaje automático de manera eficiente y reproducible.
ML y MLOPS Databricks - REST API v2 en Español
Domina la API REST v2 de Databricks para ML y MLOps. Aprende a automatizar tareas, gestionar clústeres y optimizar flujos de trabajo en ciencia de datos.
MLOps MLFlow: Databricks y MLFlow Hyper-Parameter Tuning en Español
Optimiza modelos de machine learning con Databricks y MLflow, utilizando Hyperopt y XGBoost para ajuste de hiperparámetros.
MLOps MLFlow: Creating Pipelines with MLflow Projects - Part 1 (Español)
Aprende a crear pipelines de ejecución con MLflow Projects para optimizar tus flujos de trabajo en ciencia de datos y aprendizaje automático.
Crear Synthetic Data con Langchain, OpenAI y Faker - Español
Genera datos sintéticos utilizando Langchain, OpenAI y Faker para proyectos de ciencia de datos y aprendizaje automático en español.