Cursos de Small Language Models (SLMs) en Pierre

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Pierre (en línea o en el sitio) está dirigida a planificadores urbanos de nivel intermedio, administradores de ciudades y desarrolladores de soluciones de ciudades inteligentes que deseen implementar Small Language Models (SLMs) en proyectos de ciudades inteligentes para mejorar la vida urbana.

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

• Comprender la aplicación de los SLM en las ciudades inteligentes.
• Integre los SLM con conjuntos de datos urbanos para mejorar la toma de decisiones.
• Desarrollar estrategias para el despliegue de MST en los sistemas de gestión urbana.
• Evaluar el impacto de los MST en la planificación urbana y las soluciones de ciudades inteligentes.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Pierre (en línea o presencial) está dirigida a tecnólogos educativos de nivel intermedio, diseñadores instruccionales y desarrolladores de IA en educación que deseen integrarse Small Language Models (SLMs) en plataformas educativas para mejorar los procesos de enseñanza y aprendizaje.

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

• Comprender el papel de los MST en la tecnología educativa.
• Diseñe experiencias de aprendizaje impulsadas por IA utilizando SLM.
• Implementar MST en diversos entornos educativos.
• Evaluar la efectividad de los MST en los resultados de aprendizaje.

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

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

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

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

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