Creando aplicaciones móviles para implementar modelos de Machine Learning

Creando aplicaciones móviles para implementar modelos de Machine Learning

Capacitadores

Roberto Esteves, Ing.

Ing. Sistemas por vocación y marketero por decisión, tiene 18 años de experiencia en Marketing Digital en banca, junto a manejo de innovación y tecnología en áreas como medios de comunicación y empresas de telecomunicaciones
Subdirector del núcleo Guayas de la Sociedad Ecuatoriana de Estadística, cuenta con un Nanodegree de Udacity en Data Science, certificado por la SEE, IBM, Platzi en Ciencia de Datos.
Consultor de marketing y comunicación, se ha dedicado al estudio del comportamiento de los usuarios en redes sociales para encontrar insights que permitan elaborar mejores campañas.

David Solís, Ing.

Ingeniero en Sistemas con más de 15 años de experiencia en el mundo publicitario, trabajando múltiples proyectos de innovación tecnológica junto a las empresas más reconocidas del país.

Gerente General de la agencia de publicidad Geeks Ecuador, líder de proyectos junto a marcas dentro del top 100 de empresas de Ecuador, como: Duragas, Claro, Pepsi, Grupo Nobis, Banco de Guayaquil, entre otras.

Amante de las nuevas tecnologías e innovación empresarial, cuenta con estudios de “Business Excellence” de Disney Institute en Orlando Florida y certificación de “Essential Coach” para el desarrollo personal.
Docente de Desarrollo móvil con Flutter para creación de ecosistemas y modelos de negocios.

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Un escenario muy común al que se enfrenta todo científico de datos es tener que poner en producción un modelo de machine learning. Sin embargo, con mucha frecuencia estos se quedan en un jupyter notebook y nunca llegan a ponerse en producción para generar verdadero valor de negocio.
Los desarrolladores de aplicaciones móviles tienen mucho que ganar con las transformaciones innovadoras que ofrece Machine Learning (ML) en toda la industria. Esto es posible debido a las capacidades técnicas que ofrecen las aplicaciones móviles, lo que permite interfaces de usuario más fluidas, experiencias y potenciar a las empresas con características destacadas, como la entrega de sugerencias precisas basadas en la ubicación o la detección inmediata de enfermedades crónicas.

Contenido:

  • Construcción de modelos de machine learning
    • Aprendizaje Supervisado
      • Diagnóstico de pacientes con diabetes
    • Reconocimiento de imágenes
      • Detección de Covid 19 usando fotos radiografías
    • Detección de Objetos
      • Detección de rostros en un video en tiempo real
  • Implementación de modelos de machine learning como servicios web.
    • Elaboración de API Rest
    • Deploy de aplicativo en la nube
  • Implementación de FrontEnd móvil con Flutter
    • Elaboración de interfaz móvil
    • Consumo y envío de datos al API de Machine Learning
    • Subida de aplicación a tiendas

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