Técnicas Avanzadas en Aprendizaje Transferido

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 formación presencial dirigida por un instructor en Guatemala (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.

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

Este entrenamiento en vivo dirigido por un instructor en Guatemala (en línea o presencial) está destinado a científicos de datos avanzados e ingenieros de IA del sector financiero que deseen ajustar los modelos para aplicaciones como el scoring crediticio, la detección de fraudes y la modelización de riesgos utilizando datos financieros específicos del dominio.

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

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

Este curso de formación dirigido por un instructor (en línea o presencial) en Guatemala está destinado a desarrolladores de IA médica y científicos de datos de nivel intermedio a avanzado que deseen ajustar modelos para diagnóstico clínico, predicción de enfermedades y pronóstico de resultados del paciente utilizando datos médicos estructurados y no estructurados.

Al finalizar este curso, los participantes podrán:

• Ajustar finamente modelos de IA en conjuntos de datos de salud, incluyendo EMRs, imágenes y datos de series temporales.
• Aplicar transfer learning, adaptación de dominio y compresión de modelos en contextos médicos.
• Abordar la privacidad, el sesgo y el cumplimiento normativo en el desarrollo de modelos.
• Implementar y monitorear modelos ajustados finamente en entornos de atención médica del mundo real.

Esta formación en vivo dirigida por un instructor (en línea o presencial) en Guatemala 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 formación en vivo dirigida por un instructor en Guatemala (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 curso de formación dirigido por un instructor (en línea o presencial) está orientado a ingenieros legales de tecnología y desarrolladores de IA de nivel intermedio que deseen ajustar modelos de lenguaje para tareas como el análisis de contratos, la extracción de cláusulas y la investigación legal automatizada en entornos de servicios legales.

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

• Preparar y limpiar documentos legales para el ajuste fino de modelos NLP.
• Aplicar estrategias de ajuste fino para mejorar la precisión del modelo en tareas legales.
• Implementar modelos para ayudar con la revisión, clasificación e investigación de contratos.
• Asegurar el cumplimiento, audibilidad y rastreabilidad de las salidas de IA en contextos legales.

Esta formación en vivo dirigida por un instructor en Guatemala (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 de formación dirigido por un instructor (en línea o en sitio) está destinado a desarrolladores de AI embebida y especialistas en computación de borde de nivel intermedio que desean ajustar y optimizar modelos de AI ligeros para su despliegue en dispositivos con recursos limitados.

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

• Seleccionar y adaptar modelos pre-entrenados adecuados para el despliegue en borde.
• Aplicar cuantización, poda y otras técnicas de compresión para reducir el tamaño del modelo y la latencia.
• Ajustar finamente los modelos utilizando transfer learning para un rendimiento específico a la tarea.
• Desplegar modelos optimizados en plataformas de hardware de borde reales.