Fine-tuning avanzado y gestión de prompts en Vertex AI

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

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender conceptos y metodologías avanzadas en aprendizaje por transferencia.
• Implementar técnicas de adaptación específica del dominio para modelos preentrenados.
• Aplicar el aprendizaje continuo para gestionar tareas y conjuntos de datos en evolución.
• Dominar el ajuste fino multitarea para mejorar el rendimiento del modelo en diversas tareas.

Esta capacitación en vivo impartida por un instructor en Guatemala (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de mantenimiento de IA de nivel avanzado y profesionales de MLOps que deseen implementar canalizaciones sólidas de aprendizaje continuo y estrategias efectivas de actualización para modelos desplegados y ajustados.

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Diseñar e implementar flujos de trabajo de aprendizaje continuo para modelos desplegados.
• Mitigar el olvido catastrófico mediante una gestión adecuada del entrenamiento y la memoria.
• Automatizar las alertas de monitoreo y actualización basadas en la deriva del modelo o cambios en los datos.
• Integrar estrategias de actualización de modelos en las canalizaciones existentes de CI/CD y MLOps.

Esta formación en vivo dirigida por instructores en Guatemala (en línea o presencial) está orientada a desarrolladores intermedios, científicos de datos y profesionales tecnológicos que deseen aprovechar Google Vertex AI para crear e implementar modelos de IA personalizados.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender las capacidades y características de Google Vertex AI.
• Configurar y preparar el entorno de Google Vertex AI.
• Desarrollar y entrenar modelos de IA personalizados utilizando Vertex AI.
• Implementar y gestionar modelos de IA en la Plataforma de Nube de Google.
• Utilizar las herramientas de Vertex AI para monitorear y optimizar el rendimiento del modelo.
• Implementar las mejores prácticas para el desarrollo e implementación de modelos de IA.

Esta formación en vivo, impartida por un instructor, en Guatemala (en línea o presencial), está dirigida a profesionales de nivel avanzado que deseen desplegar modelos afinados de manera fiable y eficiente.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los desafíos asociados al despliegue de modelos afinados en entornos de producción.
• Contenerizar y desplegar modelos utilizando herramientas como Docker y Kubernetes.
• Implementar sistemas de supervisión y registro para los modelos desplegados.
• Optimizar los modelos para reducir la latencia y mejorar la escalabilidad en escenarios del mundo real.

Esta formación práctica impartida por un instructor en Guatemala (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel intermedio que desean adquirir habilidades prácticas para personalizar modelos de IA en tareas financieras críticas.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los fundamentos del ajuste fino para aplicaciones financieras.
• Aprovechar modelos preentrenados para tareas específicas del dominio financiero.
• Aplicar técnicas de detección de fraude, evaluación de riesgos y generación de asesoramiento financiero.
• Asegurar el cumplimiento de normativas financieras como GDPR y SOX.
• Implementar prácticas de seguridad de datos e IA ética en aplicaciones financieras.

Esta formación en vivo impartida por instructores en Guatemala (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel intermedio a avanzado que deseen personalizar modelos preentrenados para tareas y conjuntos de datos específicos.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los principios del ajuste fino y sus aplicaciones.
• Preparar conjuntos de datos para ajustar modelos preentrenados.
• Ajustar grandes modelos de lenguaje (LLMs) para tareas de PNL.
• Optimizar el rendimiento del modelo y abordar los desafíos comunes.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Guatemala (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores y profesionales de la IA de nivel intermedio que deseen implementar estrategias de fine-tuning para modelos grandes sin necesidad de disponer de recursos computacionales extensos.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los principios de la Adaptación de Bajo Rango (LoRA).
• Implementar LoRA para realizar un fine-tuning eficiente de modelos grandes.
• Optimizar el fine-tuning en entornos con recursos limitados.
• Evaluar y desplegar modelos ajustados con LoRA para aplicaciones prácticas.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Guatemala (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores de nivel principiante, intermedio o avanzado, ingenieros de nube y equipos técnicos de producto que desean utilizar las herramientas de IA generativa de Google Cloud para construir y evaluar aplicaciones de IA prácticas.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán: comprender los servicios de IA generativa de Google Cloud, crear prompts y flujos de trabajo, construir aplicaciones sencillas con Vertex AI y aplicar prácticas de IA responsable.

Esta formación en vivo, dirigida por un instructor, en Guatemala (en línea o presencial), está orientada a desarrolladores y profesionales técnicos de nivel básico, intermedio y avanzado que desean utilizar Google Cloud para construir agentes de IA que puedan automatizar tareas, usar herramientas y trabajar con datos de negocio.

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de: explicar los conceptos de agentes de IA, construir agentes con Vertex AI, conectar agentes con herramientas y datos externos, e implementar agentes para casos de uso empresarial.