Ajuste Fino de Modelos Visión-Lenguaje (VLMs)

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en los Estados Unidos (en línea o presencial) está dirigida a profesionales del aprendizaje automático de nivel avanzado que desean dominar técnicas de transferencia de aprendizaje de vanguardia y aplicarlas a problemas complejos del mundo real.

Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender conceptos y metodologías avanzadas en el aprendizaje por transferencia.
• Implemente técnicas de adaptación específicas del dominio para modelos previamente entrenados.
• Aplique el aprendizaje continuo para gestionar tareas y conjuntos de datos en evolución.
• Domine el ajuste multitarea para mejorar el rendimiento del modelo en todas las tareas.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en los Estados Unidos (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel avanzado que desean implementar modelos ajustados de manera confiable y eficiente.

Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprenda los desafíos de implementar modelos ajustados en producción.
• Incluya e implemente modelos en contenedores con herramientas como Docker y Kubernetes.
• Implemente la supervisión y el registro para los modelos implementados.
• Optimice los modelos para la latencia y la escalabilidad en escenarios del mundo real.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en los Estados Unidos (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel intermedio que desean adquirir habilidades prácticas en la personalización de modelos de IA para tareas financieras críticas.

Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los fundamentos del ajuste fino para aplicaciones financieras.
• Aproveche los modelos entrenados previamente para tareas específicas de dominio en finanzas.
• Aplicar técnicas de detección de fraude, evaluación de riesgos y generación de asesoramiento financiero.
• Garantice el cumplimiento de las regulaciones financieras como GDPR y SOX.
• Implemente prácticas éticas de seguridad de datos e IA en aplicaciones financieras.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en los Estados Unidos (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel intermedio a avanzado que desean personalizar modelos previamente entrenados para tareas y conjuntos de datos específicos.

Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los principios del ajuste fino y sus aplicaciones.
• Prepare conjuntos de datos para ajustar los modelos previamente entrenados.
• Ajuste los modelos de lenguaje grandes (LLM) para las tareas de NLP.
• Optimice el rendimiento del modelo y aborde los desafíos comunes.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en los Estados Unidos (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores de nivel intermedio y profesionales de la IA que desean implementar estrategias de ajuste para modelos grandes sin la necesidad de grandes recursos computacionales.

Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los principios de la Adaptación de Bajo Rango (LoRA).
• Implemente LoRA para un ajuste eficiente de modelos grandes.
• Optimice el ajuste fino para entornos con recursos limitados.
• Evalúe e implemente modelos ajustados a LoRA para aplicaciones prácticas.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en los Estados Unidos (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel avanzado que deseen dominar el ajuste fino de modelos multimodales para soluciones innovadoras de IA.

Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender la arquitectura de modelos multimodales como CLIP y Flamingo.
• Prepare y preprocese conjuntos de datos multimodales de forma eficaz.
• Ajuste los modelos multimodales para tareas específicas.
• Optimice los modelos para las aplicaciones y el rendimiento del mundo real.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en los Estados Unidos (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel intermedio que desean mejorar sus proyectos de PNL a través del ajuste efectivo de modelos de lenguaje preentrenados.

Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los fundamentos del ajuste fino de las tareas de PNL.
• Ajuste los modelos previamente entrenados, como GPT, BERT y T5, para aplicaciones específicas de NLP.
• Optimice los hiperparámetros para mejorar el rendimiento del modelo.
• Evalúe e implemente modelos ajustados en escenarios del mundo real.

Esta formación en vivo dirigida por un instructor (en línea o presencial) en los Estados Unidos está destinada a investigadores avanzados de IA, ingenieros de aprendizaje automático y desarrolladores que desean ajustar finamente los modelos LLM de DeepSeek para crear aplicaciones de IA especializadas adaptadas a industrias específicas, dominios o necesidades empresariales.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender la arquitectura y las capacidades de los modelos DeepSeek, incluyendo DeepSeek-R1 y DeepSeek-V3.
• Preparar conjuntos de datos y preprocesar datos para el ajuste fino.
• Ajustar finamente los LLM de DeepSeek para aplicaciones específicas de dominio.
• Optimizar y desplegar eficientemente modelos ajustados finamente.

Esta formación en vivo dirigida por un instructor en los Estados Unidos (en línea o presencial) está destinada a ingenieros de aprendizaje automático de nivel intermedio y avanzado, desarrolladores de IA y científicos de datos que desean aprender a utilizar QLoRA para ajustar eficientemente grandes modelos a tareas específicas y personalizaciones.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender la teoría detrás de QLoRA y las técnicas de cuantización para modelos de lenguaje grandes (LLM).
• Implementar QLoRA en el ajuste fino de grandes modelos de lenguaje para aplicaciones específicas de dominio.
• Optimizar el rendimiento del ajuste fino en recursos computacionales limitados utilizando cuantización.
• Deploy and evaluate fine-tuned models in real-world applications efficiently.

Este curso dirigido por un instructor y en vivo en los Estados Unidos (en línea o presencial) está destinado a ingenieros de aprendizaje automático y investigadores de IA de nivel avanzado que deseen aplicar RLHF para ajustar modelos de IA grandes y mejorar su rendimiento, seguridad y alineación.

Al finalizar este curso, los participantes serán capaces de:

• Comprender los fundamentos teóricos del RLHF y por qué es esencial en el desarrollo moderno de IA.
• Implementar modelos de recompensa basados en retroalimentación humana para guiar procesos de aprendizaje por refuerzo.
• Ajustar modelos de lenguaje grandes utilizando técnicas de RLHF para alinear las salidas con las preferencias humanas.
• Aplicar mejores prácticas para escalar flujos de trabajo de RLHF en sistemas de IA de grado de producción.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en los Estados Unidos (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel avanzado que desean dominar técnicas para optimizar modelos grandes para un ajuste rentable en escenarios del mundo real.

Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprenda los desafíos de ajustar modelos grandes.
• Aplique técnicas de entrenamiento distribuidas a modelos grandes.
• Aproveche la cuantificación y la poda de modelos para lograr la eficiencia.
• Optimice la utilización del hardware para las tareas de ajuste.
• Implemente modelos ajustados de forma eficaz en entornos de producción.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en los Estados Unidos (en línea o en el sitio) está dirigida a profesionales de nivel intermedio que desean aprovechar el poder de la ingeniería rápida y el aprendizaje de pocos disparos para optimizar el rendimiento de LLM para aplicaciones del mundo real.

Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los principios de la ingeniería rápida y el aprendizaje de pocos disparos.
• Diseñe indicaciones efectivas para varias tareas de NLP.
• Aproveche las técnicas de pocos disparos para adaptar los LLM con datos mínimos.
• Optimice el rendimiento de LLM para aplicaciones prácticas.

Esta formación en vivo dirigida por un instructor en los Estados Unidos (en línea o presencial) está destinada a científicos de datos y ingenieros de IA de nivel intermedio que desean afinar modelos de lenguaje grandes de manera más económica y eficiente utilizando métodos como LoRA, Adapter Tuning y Prefix Tuning.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender la teoría detrás de los enfoques de afinado con parámetros eficientes.
• Implementar LoRA, Adapter Tuning y Prefix Tuning utilizando Hugging Face PEFT.
• Comparar el rendimiento y las compensaciones de costos de los métodos PEFT frente al afinado completo.
• Deploy and scale fine-tuned LLMs with reduced compute and storage requirements.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en los Estados Unidos (en línea o presencial) está dirigida a profesionales del aprendizaje automático de nivel principiante a intermedio que deseen comprender y aplicar técnicas de aprendizaje por transferencia para mejorar la eficiencia y el rendimiento en proyectos de IA.

Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los conceptos básicos y los beneficios del aprendizaje por transferencia.
• Explore los modelos preentrenados más populares y sus aplicaciones.
• Realice el ajuste fino de los modelos previamente entrenados para tareas personalizadas.
• Aplicar el aprendizaje por transferencia para resolver problemas del mundo real en PNL y visión artificial.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en los Estados Unidos (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel avanzado que desean perfeccionar sus habilidades para diagnosticar y resolver desafíos de ajuste para modelos de aprendizaje automático.

Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:

• Diagnostique problemas como el sobreajuste, el subajuste y el desequilibrio de datos.
• Implementar estrategias para mejorar la convergencia de modelos.
• Optimice el ajuste fino de las canalizaciones para mejorar el rendimiento.
• Depurar procesos de capacitación utilizando herramientas y técnicas prácticas.