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Programa del Curso
Introducción a los modelos de lenguaje específicos de dominio
- Visión general de los modelos lingüísticos en IA
- Importancia de la especialización en modelos lingüísticos
- Casos prácticos de modelos exitosos de dominio específico
Curación y preprocesamiento de datos
- Identificación y recopilación de conjuntos de datos específicos del dominio
- Técnicas de limpieza y preprocesamiento de datos
- Consideraciones éticas en la creación de conjuntos de datos
Entrenamiento y ajuste de modelos
- Introducción al aprendizaje por transferencia y puesta a punto
- Selección de modelos base para el entrenamiento específico del dominio
- Técnicas para un ajuste fino eficaz
Métricas de evaluación y rendimiento del modelo
- Métricas para la evaluación de modelos específicos de dominio
- Comparación de modelos con tareas específicas del dominio
- Comprender las limitaciones y las compensaciones
Estrategias de implementación
- Integración de modelos de lenguaje en aplicaciones específicas de dominio
- ScalaIbilidad y mantenimiento de los modelos desplegados
- Aprendizaje continuo y actualizaciones de modelos en la implementación
Enfoque de Dominio Legal
- Consideraciones especiales para los modelos de lenguaje jurídico
- Jurisprudencia y corpus estatutario para la formación
- Aplicaciones en la investigación jurídica y el análisis de documentos
Enfoque en el dominio médico
- Desafíos en el procesamiento del lenguaje médico
- Cumplimiento de HIPAA y privacidad de datos
- Casos de uso en la revisión de la literatura médica y la interacción con el paciente
Enfoque de dominio técnico
- Jerga técnica y sus implicaciones para los modelos lingüísticos
- Collaboration con expertos en la materia
- Generación de documentación técnica y comentarios de código
Proyecto y Evaluación
- Propuesta de proyecto y recopilación inicial de conjuntos de datos
- Presentación de un proyecto finalizado y actuación del modelo
- Evaluación final y retroalimentación
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Comprensión básica de los conceptos de aprendizaje automático
- Familiaridad con Python programación
- Conocimiento de los fundamentos del procesamiento del lenguaje natural
Audiencia
- Científicos de datos
- Ingenieros de aprendizaje automático
28 horas
