Curso de Parameter-Efficient Fine-Tuning (PEFT) Techniques for LLMs

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 en el sitio) está dirigida a desarrolladores y profesionales de TI de todos los niveles de habilidad que deseen automatizar tareas y procesos utilizando IA sin escribir código extenso.

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

• Diseñe e implemente flujos de trabajo complejos utilizando la interfaz de programación visual de n8n.
• Integre las capacidades de IA en los flujos de trabajo mediante LangChain.
• Cree chatbots y asistentes virtuales personalizados para varios casos de uso.
• Realice análisis y procesamiento avanzados de datos con agentes de IA.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en los Estados Unidos (en línea o presencial) está dirigida a analistas de negocios e ingenieros de automatización de nivel principiante que deseen comprender cómo usar LangChain y las API para automatizar tareas y flujos de trabajo repetitivos.

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

• Comprenda los conceptos básicos de la integración de API con LangChain.
• Automatice los flujos de trabajo repetitivos con LangChain y Python.
• Utilice LangChain para conectar varias API para procesos empresariales eficientes.
• Cree y automatice flujos de trabajo personalizados utilizando las API y las capacidades de automatización de LangChain.

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 profundizar su comprensión de los agentes conversacionales y aplicar LangChain a casos de uso del mundo real.

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

• Comprender los fundamentos de LangChain y su aplicación en la creación de agentes conversacionales.
• Desarrolle e implemente agentes conversacionales con LangChain.
• Integre agentes conversacionales con API y servicios externos.
• Aplicar Natural Language Processing (NLP) técnicas para mejorar el rendimiento de los agentes conversacionales.

Este entrenamiento dirigido por un instructor, en vivo en los Estados Unidos (en línea o en sitio), está dirigido a profesionales de nivel avanzado que deseen implementar flujos de trabajo seguros y eficientes impulsados por inteligencia artificial utilizando Ollama.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes serán capaces de:

• Desplegar y configurar Ollama para el procesamiento de IA privada.
• Integrar modelos de IA en flujos de trabajo empresariales seguros.
• Optimizar el rendimiento de la IA manteniendo la privacidad de los datos.
• Automatizar procesos empresariales con capacidades de IA en las instalaciones.
• Garantizar el cumplimiento de las políticas de seguridad y gobernanza empresarial.

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.

Este entrenamiento dirigido por un instructor, en vivo en los Estados Unidos (en línea o presencial), está dirigido a profesionales de nivel intermedio que deseen implementar, optimizar e integrar LLMs utilizando Ollama.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes podrán:

• Configurar e implementar LLMs utilizando Ollama.
• Optimizar modelos de IA para mejorar el rendimiento y la eficiencia.
• Aprovechar la aceleración de GPU para mejorar la velocidad de inferencia.
• Integrar Ollama en flujos de trabajo y aplicaciones.
• Monitorear y mantener el rendimiento de los modelos de IA a lo largo del tiempo.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en los Estados Unidos (en línea o presencial) está dirigida a investigadores de IA de nivel avanzado y responsables políticos que deseen explorar las implicaciones éticas del desarrollo de la IA y aprender a aplicar las pautas éticas al crear soluciones de IA con LangChain.

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

• Identifique los problemas éticos clave en el desarrollo de la IA con LangChain.
• Comprender el impacto de la IA en la sociedad y en los procesos de toma de decisiones.
• Desarrollar estrategias para crear sistemas de IA justos y transparentes.
• Implemente directrices éticas de IA en proyectos basados en LangChain.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en los Estados Unidos (en línea o en el sitio) está dirigida a desarrolladores web de nivel intermedio y diseñadores de UX que desean aprovechar LangChain para crear aplicaciones web intuitivas y fáciles de usar.

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

• Comprender los conceptos fundamentales de LangChain y su papel en la mejora de la experiencia del usuario web.
• Implemente LangChain en aplicaciones web para crear interfaces dinámicas y receptivas.
• Integre las API en las aplicaciones web para mejorar la interactividad y la participación de los usuarios.
• Optimice la experiencia del usuario utilizando las funciones de personalización avanzadas de LangChain.
• Analice los datos de comportamiento de los usuarios para ajustar el rendimiento y la experiencia de las aplicaciones web.

Este entrenamiento dirigido por un instructor, en vivo en los Estados Unidos (en línea o en sitio), está dirigido a profesionales de nivel avanzado que desean ajustar y personalizar modelos de IA en Ollama para mejorar el rendimiento y aplicaciones específicas del dominio.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes podrán:

• Configurar un entorno eficiente para el ajuste fino de modelos de IA en Ollama.
• Preparar conjuntos de datos para el ajuste fino supervisado y el aprendizaje por refuerzo.
• Optimizar modelos de IA para mejorar el rendimiento, la precisión y la eficiencia.
• Implementar modelos personalizados en entornos de producción.
• Evaluar las mejoras del modelo y garantizar su robustez.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en los Estados Unidos (en línea o en el sitio) está dirigida a desarrolladores e ingenieros de software de nivel intermedio que deseen crear aplicaciones impulsadas por IA utilizando el marco LangChain.

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

• Comprender los fundamentos de LangChain y sus componentes.
• Integre LangChain con modelos de lenguaje grandes (LLM) como GPT-4.
• Cree aplicaciones modulares de IA con LangChain.
• Solucione problemas comunes en las aplicaciones de LangChain.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en los Estados Unidos (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de datos de nivel avanzado y DevOps profesionales que deseen aprovechar las capacidades de LangChain integrándola con varios servicios en la nube.

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

• Integre LangChain con las principales plataformas en la nube, como AWS, Azure y Google Cloud.
• Utilice API y servicios basados en la nube para mejorar las aplicaciones con tecnología LangChain.
• Escale e implemente agentes conversacionales en la nube para la interacción en tiempo real.
• Implemente las mejores prácticas de supervisión y seguridad en entornos de nube.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en los Estados Unidos (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de datos de nivel intermedio que desean utilizar LangChain para mejorar sus capacidades de análisis y visualización de datos.

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

• Automatice la recuperación y limpieza de datos mediante LangChain.
• Realice análisis de datos avanzados utilizando Python y LangChain.
• Cree visualizaciones con Matplotlib y otras bibliotecas Python integradas con LangChain.
• Aproveche LangChain para generar información sobre el lenguaje natural a partir del análisis de datos.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en los Estados Unidos (en línea o en el sitio) está dirigida a desarrolladores e ingenieros de software de nivel principiante a intermedio que deseen aprender los conceptos básicos y la arquitectura de LangChain y adquirir las habilidades prácticas para crear aplicaciones impulsadas por IA.

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

• Comprender los principios fundamentales de LangChain.
• Instale y configure el entorno de LangChain.
• Comprenda la arquitectura y cómo LangChain interactúa con grandes modelos de lenguaje (LLM).
• Desarrolle aplicaciones sencillas con LangChain.

Este entrenamiento dirigido por un instructor, en vivo en los Estados Unidos (en línea o en sitio) está dirigido a profesionales de nivel principiante que deseen instalar, configurar y utilizar Ollama para ejecutar modelos de IA en sus máquinas locales.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes podrán:

• Comprender los fundamentos de Ollama y sus capacidades.
• Configurar Ollama para ejecutar modelos de IA locales.
• Implementar e interactuar con LLMs utilizando Ollama.
• Optimizar el rendimiento y el uso de recursos para cargas de trabajo de IA.
• Explorar casos de uso para la implementación de IA local en diversas industrias.