Afinando Modelos Multimodales

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 Guatemala (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 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 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.