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Small Language Models (SLMs) for On-Device AI

 21 horas
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en los Estados Unidos (en línea o en el sitio) está dirigida a profesionales de TI de nivel intermedio que desean implementar modelos de lenguaje pequeños directamente en dispositivos con capacidades de procesamiento limitadas, lo que abre posibilidades para aplicaciones innovadoras en diversos sectores.Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:
  • Comprenda los desafíos y las soluciones para implementar la IA en hardware compacto.
  • Optimice y comprima los modelos de IA para una implementación eficiente en el dispositivo.
  • Utilice marcos y herramientas de IA modernos para la implementación de modelos en el dispositivo.
  • Diseñe y desarrolle aplicaciones de IA en tiempo real para dispositivos móviles e IoT.
  • Evalúe y garantice la seguridad y privacidad de los sistemas de IA en el dispositivo.
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Small Language Models (SLMs): Developing Energy-Efficient AI

 21 horas
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en los Estados Unidos (en línea o en el sitio) está dirigida a ingenieros de aprendizaje automático de nivel avanzado e investigadores de IA que deseen desarrollar soluciones de IA energéticamente eficientes con modelos de lenguaje pequeños que sean potentes y respetuosos con el medio ambiente.Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:
  • Comprender el impacto de la IA en el consumo de energía y el medio ambiente.
  • Aplique técnicas de compresión y optimización de modelos para reducir el tamaño y el uso de energía de los modelos de IA.
  • Utilice marcos de hardware y software energéticamente eficientes para la implementación de IA.
  • Implementar las mejores prácticas para el desarrollo sostenible de la IA.
  • Abogar y contribuir a las prácticas sostenibles en la industria de la IA.
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Small Language Models (SLMs) for Human-AI Interactions

 14 horas
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en los Estados Unidos (en línea o presencial) está dirigida a científicos de datos de nivel intermedio, aprendizaje automático e investigadores de IA que deseen crear experiencias conversacionales atractivas y eficientes impulsadas por IA con modelos de lenguaje pequeños.Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:
  • Comprenda los fundamentos de la IA conversacional y el papel de los SLM.
  • Diseñe e implemente interacciones de IA centradas en el usuario.
  • Desarrollar y entrenar SLM para aplicaciones interactivas.
  • Evalúe y mejore la eficacia de la comunicación entre humanos e IA utilizando las métricas adecuadas.
  • Implemente interfaces conversacionales escalables y éticas impulsadas por IA en escenarios del mundo real.
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Small Language Models (SLMs) for Domain-Specific Applications

 28 horas
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en los Estados Unidos (en línea o en el sitio) está dirigida a científicos de datos de nivel intermedio e ingenieros de aprendizaje automático que deseen crear y aplicar pequeños modelos de lenguaje adaptados a dominios específicos, como los campos legal, médico y técnico.Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:
  • Comprender la importancia y la aplicación de los modelos de lenguaje específicos del dominio.
  • Conserve y preprocese conjuntos de datos especializados para el entrenamiento de modelos.
  • Entrene y ajuste los modelos de lenguaje para aplicaciones específicas del dominio.
  • Evalúe y compare modelos utilizando métricas relevantes para el dominio.
  • Implemente modelos de lenguaje específicos del dominio en escenarios del mundo real.
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Small Language Models (SLMs): Applications and Innovations

 14 horas
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en los Estados Unidos (en línea o en el sitio) está dirigida a científicos de datos y desarrolladores de nivel principiante a intermedio que deseen implementar y aprovechar modelos de lenguaje pequeños en diversas aplicaciones.Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:
  • Comprender la arquitectura y la funcionalidad de los modelos de lenguaje pequeños.
  • Implemente SLM para tareas como la generación de texto y el análisis de sentimientos.
  • Optimice y ajuste los SLM para casos de uso específicos.
  • Implemente SLM en entornos con recursos limitados.
  • Evalúe e interprete el rendimiento de los SLM en escenarios del mundo real.
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