Modelos de Lenguaje Pequeños (SLM) para Interacciones entre Humanos e IA

Esta formación en vivo, impartida por instructores en Guatemala (en línea o presencial), está dirigida a científicos de datos y desarrolladores de nivel principiante a intermedio que deseen implementar y aprovechar los Modelos de Lenguaje Pequeños en diversas aplicaciones.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender la arquitectura y el funcionamiento de los Modelos de Lenguaje Pequeños.
• Implementar SLM para tareas como generación de texto y análisis de sentimiento.
• Optimizar y ajustar finamente (fine-tune) los SLM para casos de uso específicos.
• Desplegar SLM en entornos con recursos limitados.
• Evaluar e interpretar el rendimiento de los SLM en escenarios del mundo real.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Guatemala (en línea o presencial) está dirigida a tecnólogos educativos de nivel intermedio, diseñadores instruccionales y desarrolladores de IA en el ámbito educativo que deseen integrar Modelos de Lenguaje Pequeños (SLM) en plataformas educativas para mejorar los procesos de enseñanza y aprendizaje.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

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

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Guatemala (en línea o presencial) está dirigida a planificadores urbanos, administradores municipales y desarrolladores de soluciones para ciudades inteligentes de nivel intermedio que deseen implementar Modelos de Lenguaje Pequeños (SLM) en proyectos de ciudades inteligentes para mejorar la vida urbana.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

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

Esta formación en vivo, impartida por un instructor, en Guatemala (en línea o presencial), está dirigida a científicos de datos e ingenieros de aprendizaje automático de nivel intermedio que desean crear y aplicar modelos de lenguaje pequeños adaptados a dominios específicos, como el legal, el médico y los campos técnicos.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender la importancia y la aplicación de los modelos de lenguaje específicos del dominio.
• Recopilar y preprocesar conjuntos de datos especializados para el entrenamiento de modelos.
• Entrenar y ajustar finamente modelos de lenguaje para aplicaciones específicas del dominio.
• Evaluar y evaluar las pruebas de referencia de los modelos utilizando métricas relevantes para el dominio.
• Implementar modelos de lenguaje específicos del dominio en escenarios del mundo real.

Esta capacitación en vivo con instrucción en Guatemala (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de aprendizaje automático de nivel avanzado e investigadores de IA que deseen desarrollar soluciones de IA eficientes en energía utilizando modelos de lenguaje pequeños, los cuales son tanto potentes como respetuosos con el medio ambiente.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Comprender el impacto de la IA en el consumo energético y el medio ambiente.
• Aplicar técnicas de compresión y optimización de modelos para reducir el tamaño y el uso de energía de los modelos de IA.
• Utilizar hardware y marcos de software eficientes en energía para el despliegue de IA.
• Implementar las mejores prácticas para el desarrollo sostenible de IA.
• Promover y contribuir a prácticas sostenibles en la industria de la IA.

Esta formación en vivo con instructor en Guatemala (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de TI de nivel intermedio que deseen desplegar modelos de lenguaje pequeños directamente en dispositivos con capacidades de procesamiento limitadas, abriendo nuevas posibilidades para aplicaciones innovadoras en diversos sectores.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender los desafíos y soluciones para implementar IA en hardware compacto.
• Optimizar y comprimir modelos de IA para un despliegue eficiente en dispositivos.
• Utilizar marcos de trabajo y herramientas modernas de IA para la implementación de modelos en el dispositivo.
• Diseñar y desarrollar aplicaciones de IA en tiempo real para dispositivos móviles e IoT.
• Evaluar y garantizar la seguridad y privacidad de los sistemas de IA en dispositivos.