Cursos de Fine-Tuning en Pierre

This instructor-led, live training in Pierre (online or onsite) is aimed at advanced-level defense AI engineers and military technology developers who wish to fine-tune deep learning models for use in autonomous vehicles, drones, and surveillance systems while meeting stringent security and reliability standards.

By the end of this training, participants will be able to:

• Fine-tune computer vision and sensor fusion models for surveillance and targeting tasks.
• Adapt autonomous AI systems to changing environments and mission profiles.
• Implement robust validation and fail-safe mechanisms in model pipelines.
• Ensure alignment with defense-specific compliance, safety, and security standards.

Este entrenamiento en vivo dirigido por un instructor (en línea o presencial) en Pierre está diseñado para ingenieros de tecnología legal y desarrolladores de IA de nivel intermedio que desean afinar modelos de lenguaje para tareas como el análisis de contratos, extracción de cláusulas y la investigación jurídica automatizada en entornos de servicios legales.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes podrán:

• Preparar y limpiar documentos legales para afinar modelos de PLN (Procesamiento del Lenguaje Natural).
• Aplicar estrategias de afinado para mejorar la precisión del modelo en tareas legales.
• Implementar modelos para asistir con la revisión, clasificación y investigación de contratos.
• Garantizar el cumplimiento, auditoría y trazabilidad de las salidas de IA en contextos legales.

Este entrenamiento en vivo dirigido por un instructor (en línea o presencial) está destinado a desarrolladores de IA médica y científicos de datos con nivel intermedio a avanzado que desean perfeccionar modelos para diagnóstico clínico, predicción de enfermedades y pronóstico de resultados del paciente utilizando datos médicos estructurados e inestructurados.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes podrán:

• Perfeccionar modelos de IA en conjuntos de datos de atención sanitaria que incluyen EMRs, imágenes y datos de series temporales.
• Aplicar el aprendizaje por transferencia, adaptación del dominio y compresión de modelos en contextos médicos.
• Abordar la privacidad, el sesgo y la conformidad normativa durante el desarrollo de los modelos.
• Implementar y monitorear modelos perfeccionados en entornos de atención sanitaria del mundo real.

Este entrenamiento en vivo dirigido por un instructor (en línea o presencial) está destinado a científicos de datos avanzados y ingenieros de IA del sector financiero que desean ajustar modelos para aplicaciones como calificación crediticia, detección de fraude y modelado de riesgos utilizando datos financieros específicos del dominio.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes podrán:

• Ajustar modelos de IA en conjuntos de datos financieros para mejorar la predicción de fraude y riesgo.
• Aplicar técnicas como el aprendizaje por transferencia, LoRA y regularización para aumentar la eficiencia del modelo.
• Integrar consideraciones de cumplimiento financiero en el flujo de trabajo del modelado de IA.
• Implementar modelos ajustados para su uso en plataformas de servicios financieros.

This instructor-led, live training in Pierre (online or onsite) is aimed at advanced-level AI maintenance engineers and MLOps professionals who wish to implement robust continual learning pipelines and effective update strategies for deployed, fine-tuned models.

By the end of this training, participants will be able to:

• Design and implement continual learning workflows for deployed models.
• Mitigate catastrophic forgetting through proper training and memory management.
• Automate monitoring and update triggers based on model drift or data changes.
• Integrate model update strategies into existing CI/CD and MLOps pipelines.

Este entrenamiento en vivo, guiado por un instructor (en línea o presencial), está dirigido a desarrolladores de IA embebida de nivel intermedio y especialistas en computación de borde que desean afinar y optimizar modelos ligeros de IA para su implementación en dispositivos con recursos limitados.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes podrán:

• Seleccionar y adaptar modelos pre-entrenados adecuados para la implementación en el borde.
• Aplicar cuantización, poda y otras técnicas de compresión para reducir el tamaño del modelo y la latencia.
• Afinar modelos utilizando aprendizaje por transferencia para un rendimiento específico de tareas.
• Implementar modelos optimizados en plataformas reales de hardware de borde.

This instructor-led, live training in Pierre (online or onsite) is aimed at advanced-level computer vision engineers and AI developers who wish to fine-tune VLMs such as CLIP and Flamingo to improve performance on industry-specific visual-text tasks.

By the end of this training, participants will be able to:

• Understand the architecture and pretraining methods of vision-language models.
• Fine-tune VLMs for classification, retrieval, captioning, or multimodal QA.
• Prepare datasets and apply PEFT strategies to reduce resource usage.
• Evaluate and deploy customized VLMs in production environments.

This instructor-led, live training in Pierre (online or onsite) is aimed at intermediate-level ML engineers and AI compliance professionals who wish to identify, evaluate, and reduce safety risks and biases in fine-tuned language models.

By the end of this training, participants will be able to:

• Understand the ethical and regulatory context for safe AI systems.
• Identify and evaluate common forms of bias in fine-tuned models.
• Apply bias mitigation techniques during and after training.
• Design and audit models for safety, transparency, and fairness.

Esta formación en vivo dirigida por un instructor en Pierre (en línea o presencial) está destinada a ingenieros de NLP de nivel intermedio y equipos de gestión del conocimiento que desean ajustar las tuberías RAG para mejorar el rendimiento en casos de uso como la respuesta a preguntas, la búsqueda empresarial y la resumen.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender la arquitectura y el flujo de trabajo de los sistemas RAG.
• Ajustar los componentes recuperador y generador para datos específicos del dominio.
• Evaluaren el rendimiento de RAG e implementar mejoras a través de técnicas PEFT.
• Implementar sistemas RAG optimizados para uso interno o en producción.

Esta formación en vivo dirigida por un instructor en Pierre (en línea o presencial) está destinada a profesionales de nivel intermedio en ML y desarrolladores de IA que desean ajustar y deployar modelos open-weight como LLaMA, Mistral y Qwen para aplicaciones específicas de negocios u internas.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender el ecosistema y las diferencias entre los LLMs de código abierto.
• Preparar conjuntos de datos y configuraciones de ajuste para modelos como LLaMA, Mistral y Qwen.
• Ejecutar pipelines de ajuste utilizando Hugging Face Transformers y PEFT.
• Evaluación, guardado y despliegue de modelos ajustados en entornos seguros.

Esta formación en vivo dirigida por un instructor en Pierre (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 formación en vivo dirigida por un instructor en Pierre (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.

Esta formación en vivo dirigida por un instructor en Pierre (en línea o presencial) está destinada a ingenieros avanzados de aprendizaje automático y investigadores de IA que desean aplicar RLHF para afinar modelos grandes de IA con un rendimiento superior, seguridad y alineación.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

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

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Pierre (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 Pierre (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.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Pierre (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 Pierre (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 capacitación en vivo dirigida por un instructor en Pierre (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.

Este entrenamiento en vivo dirigido por un instructor en Pierre (en línea o en el sitio) está dirigido a investigadores de IA, ingenieros de aprendizaje automático y desarrolladores de nivel avanzado que desean ajustar (536) modelos LLM para crear aplicaciones de IA especializadas adaptadas a industrias, dominios o necesidades comerciales específicas.

Al final de esta capacitación, los participantes podrán:

• Entender la arquitectura y las capacidades de los modelos DeepSeek, incluidos DeepSeek-R1 y DeepSeek-V3.
• Preparar conjuntos de datos y preprocessar datos para fine-tuning.
• Ajustar DeepSeek LLM para aplicaciones específicas de dominio.
• Optimizar y desplegar modelos afinados de manera eficiente.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Pierre (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 Pierre (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 Pierre (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 Pierre (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 Pierre (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 Pierre (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.