Cursos de Fine-Tuning en Richmond

Esta formación en vivo dirigida por un instructor en Richmond (en línea o presencial) está orientada a ingenieros avanzados de IA de defensa y desarrolladores de tecnología militar que desean ajustar modelos de aprendizaje profundo para su uso en vehículos autónomos, drones y sistemas de vigilancia, cumpliendo con rigurosas normas de seguridad y confiabilidad.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Ajustar modelos de visión por computadora y fusión de sensores para tareas de vigilancia y apuntado.
• Adaptar sistemas autónomos de IA a entornos cambiantes y perfiles de misión.
• Implementar mecanismos robustos de validación y salvaguardia en las tuberías de modelos.
• Garantizar el alineamiento con estándares específicos de defensa, seguridad y cumplimiento normativo.

Este entrenamiento en vivo dirigido por un instructor (en línea o presencial) en Richmond 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.

Esta formación presencial dirigida por un instructor en Richmond (en línea o en las instalaciones del cliente) está orientada a ingenieros de mantenimiento de IA y profesionales de MLOps de nivel avanzado que deseen implementar pipelines de aprendizaje continuo robustos y estrategias de actualización efectivas para modelos finetuneados ya desplegados.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Diseñar e implementar flujos de trabajo de aprendizaje continuo para modelos desplegados.
• Mitigar el olvido catastrófico a través de un adecuado entrenamiento y gestión de la memoria.
• Automatizar el monitoreo y los desencadenantes de actualización basados en el desvío del modelo o cambios en los datos.
• Integrar estrategias de actualización de modelos en pipelines CI/CD y MLOps existentes.

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.

Este curso dirigido por un instructor y en vivo en Richmond (en línea o presencial) está destinado a ingenieros de visión por computadora y desarrolladores de IA de nivel avanzado que deseen afinar modelos de lenguaje visual (VLMs) como CLIP y Flamingo para mejorar el rendimiento en tareas de texto-visual específicas de la industria.

Al finalizar este curso, los participantes podrán:

• Entender la arquitectura y métodos de preentrenamiento de modelos de lenguaje visual.
• Afinar VLMs para clasificación, recuperación, generación de leyendas o preguntas multimodales.
• Preparar conjuntos de datos y aplicar estrategias PEFT para reducir el uso de recursos.
• Evaluar e implementar VLMs personalizados en entornos de producción.

Este curso dirigido por un instructor, en vivo (en línea o presencial) está destinado a ingenieros de ML y profesionales de cumplimiento de IA de nivel intermedio que desean identificar, evaluar y reducir los riesgos de seguridad y sesgos en modelos de lenguaje ajustados.

Al finalizar este curso, los participantes podrán:

• Comprender el contexto ético y regulatorio para sistemas de IA seguros.
• Identificar y evaluar formas comunes de sesgo en modelos ajustados.
• Aplicar técnicas de mitigación de sesgo durante y después del entrenamiento.
• Diseñar y auditar modelos para garantizar su seguridad, transparencia y equidad.

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

Este curso dirigido por un instructor y en vivo en Richmond (en línea o presencial) está orientado a practicantes de ML intermedios y desarrolladores de IA que deseen ajustar y desplegar modelos de pesos abiertos como LLaMA, Mistral y Qwen para aplicaciones específicas de negocio o internas.

Al final de este entrenamiento, los participantes serán capaces de:

• Entender el ecosistema y las diferencias entre los modelos de lenguaje de gran escala (LLMs) de código abierto.
• Preparar conjuntos de datos y configuraciones de ajuste fino para modelos como LLaMA, Mistral y Qwen.
• Ejecutar pipelines de ajuste fino utilizando Hugging Face Transformers y PEFT.
• Evaluar, guardar y desplegar modelos ajustados finamente en entornos seguros.

Esta formación en vivo dirigida por un instructor en Richmond (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 Richmond (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 Richmond (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 Richmond (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 Richmond (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 Richmond (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 Richmond (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 Richmond (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 formación en vivo dirigida por un instructor (en línea o presencial) en Richmond 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 capacitación en vivo dirigida por un instructor en Richmond (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 Richmond (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.

Vertex AI proporciona herramientas avanzadas para el ajuste fino de modelos grandes y la gestión de prompts, permitiendo a los desarrolladores y equipos de datos optimizar la precisión del modelo, agilizar los flujos de trabajo de iteración y asegurar la rigurosidad de la evaluación con bibliotecas y servicios integrados.

Este curso de formación dirigido por un instructor (en línea o en el sitio) está destinado a practicantes de nivel intermedio a avanzado que deseen mejorar el rendimiento y la fiabilidad de las aplicaciones de IA generativa utilizando el ajuste fino supervisado, la gestión de versiones de prompts y servicios de evaluación en Vertex AI.

Al final de este curso, los participantes podrán:

• Aplicar técnicas de ajuste fino supervisado a modelos Gemini en Vertex AI.
• Implementar flujos de trabajo de gestión de prompts, incluyendo versiones y pruebas.
• Aprovechar las bibliotecas de evaluación para medir y optimizar el rendimiento de la IA.
• Desplegar y monitorear modelos mejorados en entornos de producción.

Formato del Curso

• Lectura interactiva y discusión.
• Ejercicios prácticos con herramientas de ajuste fino y prompts de Vertex AI.
• Casos de estudio de optimización de modelos empresariales.

Opciones de Personalización del Curso

• Para solicitar un curso de formación personalizado, por favor póngase en contacto con nosotros para hacer los arreglos necesarios.

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