Cursos de Fine-Tuning en Ciudad de Guatemala

Esta formación en vivo impartida por instructores en Ciudad de Guatemala (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de IA de defensa de nivel avanzado y desarrolladores de tecnología militar que deseen ajustar modelos de aprendizaje profundo para su uso en vehículos autónomos, drones y sistemas de vigilancia, cumpliendo con estrictos estándares 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 de IA autónoma a entornos cambiantes y perfiles de misión.
• Implementar mecanismos robustos de validación y falla segura en las tuberías del modelo.
• Garantizar el cumplimiento de los estándares específicos de defensa, seguridad y protección.

Esta formación en vivo con instrucción directa en Ciudad de Guatemala (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de tecnología legal y desarrolladores de IA de nivel intermedio que desean realizar ajustes finos en modelos de lenguaje para tareas como el análisis de contratos, la extracción de cláusulas y la investigación jurídica automatizada en entornos de servicios legales.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Preparar y limpiar documentos legales para realizar ajustes finos en modelos de NLP.
• Aplicar estrategias de ajuste fino para mejorar la precisión del modelo en tareas jurídicas.
• Desplegar modelos que asistan en la revisión, clasificación e investigación de contratos.
• Garantizar el cumplimiento normativo, la auditabilidad y la trazabilidad de las salidas de la IA en contextos legales.

Esta capacitación en vivo dirigida por instructores en Ciudad de Guatemala (en línea o presencial) está orientada a desarrolladores y científicos de datos de IA médica de nivel intermedio a avanzado que deseen realizar ajustes finos en modelos para el diagnóstico clínico, la predicción de enfermedades y la previsión de resultados de pacientes utilizando datos médicos estructurados y no estructurados.

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Realizar ajustes finos en modelos de IA con conjuntos de datos de atención médica, incluidas las historias médicas electrónicas (EMR), imágenes y datos de series temporales.
• Aplicar aprendizaje por transferencia, adaptación de dominios 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 en entornos reales de atención médica.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Ciudad de Guatemala (en línea o presencial) está dirigida a científicos de datos e ingenieros de IA de nivel avanzado del sector financiero que deseen ajustar modelos para aplicaciones como la evaluación crediticia, la detección de fraude y la modelización de riesgos utilizando datos financieros específicos del dominio.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

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

Esta capacitación en vivo impartida por un instructor en Ciudad de 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 presencial en vivo en Ciudad de Guatemala (en línea o en sitio) está dirigida a desarrolladores de IA embebida y especialistas en computación perimetral de nivel intermedio que deseen ajustar finamente y optimizar modelos ligeros de IA para su implementación en dispositivos con recursos limitados.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Seleccionar y adaptar modelos preentrenados adecuados para la implementación perimetral.
• Aplicar cuantización, poda y otras técnicas de compresión para reducir el tamaño del modelo y la latencia.
• Ajustar finamente los modelos utilizando aprendizaje por transferencia para un rendimiento específico de la tarea.
• Implementar modelos optimizados en plataformas de hardware perimetral reales.

Esta formación en vivo impartida por instructores en Ciudad de Guatemala (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de visión por computadora y desarrolladores de IA de nivel avanzado que deseen ajustar modelos VLM como CLIP y Flamingo para mejorar el rendimiento en tareas visuales-textuales específicas de la industria.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender la arquitectura y los métodos de preentrenamiento de los modelos visión-lenguaje.
• Ajustar VLM para clasificación, recuperación, generación de descripciones o preguntas y respuestas multimodales.
• Preparar conjuntos de datos y aplicar estrategias PEFT para reducir el uso de recursos.
• Evaluar e implementar VLM personalizados en entornos de producción.

Esta formación en vivo con instructores en Ciudad de Guatemala (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de aprendizaje automático de nivel intermedio y profesionales del cumplimiento de IA que deseen identificar, evaluar y reducir los riesgos de seguridad y los sesgos en modelos de lenguaje ajustados.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender el contexto ético y regulatorio para sistemas de IA seguros.
• Identificar y evaluar formas comunes de sesgo en modelos ajustados.
• Aplicar técnicas de mitigación de sesgos durante y después del entrenamiento.
• Diseñar y auditar modelos según criterios de seguridad, transparencia e equidad.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Ciudad de Guatemala (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP) de nivel intermedio y equipos de gestión del conocimiento que desean aplicar el ajuste fino a las tuberías (pipelines) RAG para mejorar el rendimiento en casos de uso de respuesta a preguntas, búsqueda empresarial y resumen.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender la arquitectura y el flujo de trabajo de los sistemas RAG.
• Aplicar el ajuste fino a los componentes de recuperación y generación para datos específicos de un dominio.
• Evaluar el rendimiento de RAG e implementar mejoras mediante técnicas de ajuste fino eficiente (PEFT).
• Desplegar sistemas RAG optimizados para uso interno o en producción.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Ciudad de Guatemala (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de aprendizaje automático (ML) y desarrolladores de IA de nivel intermedio que desean ajustar e implementar modelos de peso abierto como LLaMA, Mistral y Qwen para aplicaciones comerciales específicas o internas.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender el ecosistema y las diferencias entre los LLMs de código abierto.
• Preparar conjuntos de datos y configuraciones de ajuste fino para modelos como LLaMA, Mistral y Qwen.
• Ejecutar pipelines de ajuste fino utilizando Hugging Face Transformers y PEFT.
• Evaluar, guardar e implementar modelos ajustados en entornos seguros.

Esta formación en vivo, impartida por un instructor en Ciudad de Guatemala (en línea o presencial), está dirigida a científicos de datos e ingenieros de IA de nivel intermedio que deseen ajustar finamente los modelos de lenguaje grandes de manera más rentable y eficiente mediante métodos como LoRA, Adapter Tuning y Prefix Tuning.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender la teoría detrás de los enfoques de ajuste fino eficiente en parámetros.
• Implementar LoRA, Adapter Tuning y Prefix Tuning utilizando Hugging Face PEFT.
• Comparar los compromisos entre rendimiento y costo de los métodos PEFT frente al ajuste fino completo.
• Desplegar y escalar LLMs ajustados finamente con requisitos reducidos de cómputo y almacenamiento.

Esta formación en vivo con instructor en Ciudad de Guatemala (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de aprendizaje automático, desarrolladores de IA y científicos de datos de nivel intermedio a avanzado que deseen aprender a utilizar QLoRA para ajustar eficientemente grandes modelos para tareas específicas y personalizaciones.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender la teoría detrás de QLoRA y las técnicas de cuantificación para LLMs.
• Implementar QLoRA en el ajuste fino de modelos de lenguaje grandes para aplicaciones específicas del dominio.
• Optimizar el rendimiento del ajuste fino en recursos computacionales limitados mediante la cuantificación.
• Desplegar y evaluar modelos ajustados eficientemente en aplicaciones del mundo real.

Esta formación en vivo con instrucción en Ciudad de Guatemala (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de aprendizaje automático e investigadores de IA de nivel avanzado que deseen aplicar RLHF para ajustar grandes modelos de IA con el fin de lograr un rendimiento superior, mayor seguridad y alineación adecuada.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los fundamentos teóricos del RLHF y entender por qué es esencial en el desarrollo moderno de la inteligencia artificial.
• Implementar modelos de recompensa basados en retroalimentación humana para guiar los procesos de aprendizaje por refuerzo.
• Ajustar finamente grandes modelos de lenguaje mediante técnicas RLHF, alineando sus salidas con las preferencias humanas.
• Aplicar las mejores prácticas para escalar flujos de trabajo RLHF en sistemas de IA de nivel productivo.

Esta formación práctica impartida por un instructor en Ciudad de 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 un instructor en Ciudad de Guatemala (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel avanzado que deseen refinar sus habilidades para diagnosticar y resolver desafíos de ajuste fino en modelos de aprendizaje automático.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Diagnosticar problemas como sobreajuste, subajuste e desequilibrio de datos.
• Implementar estrategias para mejorar la convergencia del modelo.
• Optimizar los pipelines de ajuste fino para obtener un mejor rendimiento.
• Depurar procesos de entrenamiento utilizando herramientas y técnicas prácticas.

Esta formación en vivo con instructor en Ciudad de Guatemala (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel avanzado que desean dominar las técnicas para optimizar modelos grandes con el propósito de lograr un ajuste fino rentable en escenarios del mundo real.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los desafíos asociados al ajuste fino de modelos grandes.
• Aplicar técnicas de formación distribuida a modelos grandes.
• Aprovechar la cuantización y poda de modelos para mejorar la eficiencia.
• Optimizar el uso del hardware para tareas de ajuste fino.
• Implementar modelos ajustados de forma efectiva en entornos de producción.

Esta formación en vivo con instructores en <ubicación> (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel intermedio que desean aprovechar el poder de la ingeniería de prompts y el aprendizaje con pocos ejemplos para optimizar el rendimiento de los LLM en aplicaciones del mundo real.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los principios de la ingeniería de prompts y el aprendizaje con pocos ejemplos.
• Diseñar prompts efectivos para diversas tareas de PLN.
• Aprovechar las técnicas de pocos ejemplos para adaptar los LLM con datos mínimos.
• Optimizar el rendimiento de los LLM para aplicaciones prácticas.

Esta formación en vivo con instructor en Ciudad de Guatemala (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel avanzado que desean dominar el ajuste fino de modelos multimodales para soluciones de IA innovadoras.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender la arquitectura de modelos multimodales como CLIP y Flamingo.
• Preparar y preprocesar conjuntos de datos multimodales de manera efectiva.
• Ajuste fino de modelos multimodales para tareas específicas.
• Optimizar modelos para aplicaciones del mundo real y rendimiento.

Esta formación práctica impartida en <ubicación> (en línea o presencial) está dirigida a investigadores de IA, ingenieros de aprendizaje automático y desarrolladores que desean ajustar los modelos DeepSeek LLM para crear aplicaciones especializadas adaptadas a industrias, dominios o necesidades comerciales específicas.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender la arquitectura y las capacidades de los modelos DeepSeek, incluidos DeepSeek-R1 y DeepSeek-V3.
• Preparar conjuntos de datos y realizar el preprocesamiento necesario para el ajuste fino.
• Ajustar Fine-Tuning del modelo DeepSeek LLM para aplicaciones específicas de un dominio.
• Optimizar e implementar modelos ajustados de manera eficiente.

Esta formación en vivo, impartida por un instructor, en Ciudad de 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 en vivo impartida por un instructor en Ciudad de 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.

Vertex AI ofrece herramientas avanzadas para el ajuste fino de modelos grandes y la gestión de prompts, lo que permite a los desarrolladores y equipos de datos optimizar la precisión del modelo, agilizar los flujos de trabajo iterativos y garantizar un rigor en la evaluación mediante bibliotecas y servicios integrados.

Esta formación en vivo con instructor (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel intermedio a avanzado que deseen mejorar el rendimiento y la fiabilidad de sus aplicaciones de IA generativa utilizando ajuste fino supervisado, versionado de prompts y servicios de evaluación en Vertex AI.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Aplicar técnicas de ajuste fino supervisado a modelos Gemini en Vertex AI.
• Implementar flujos de trabajo para la gestión de prompts, incluido el versionado y las pruebas.
• Aprovechar las bibliotecas de evaluación para establecer líneas de base y optimizar el rendimiento de la IA.
• Desplegar y monitorear modelos mejorados en entornos de producción.

Formato del curso

• Clase magistral interactiva y debate.
• Laboratorios prácticos con herramientas de ajuste fino y prompts de Vertex AI.
• Estudios de casos sobre optimización de modelos empresariales.

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contáctenos para coordinarla.

Esta formación en vivo, impartida por un instructor, en Ciudad de Guatemala (en línea o presencial), está dirigida a profesionales del aprendizaje automático de nivel principiante a intermedio que desean comprender y aplicar técnicas de aprendizaje por transferencia para mejorar la eficiencia y el rendimiento en proyectos de inteligencia artificial.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender los conceptos centrales y los beneficios del aprendizaje por transferencia.
• Explorar modelos preentrenados populares y sus aplicaciones.
• Realizar el ajuste fino (fine-tuning) de modelos preentrenados para tareas personalizadas.
• Aplicar el aprendizaje por transferencia para resolver problemas reales en procesamiento de lenguaje natural (NLP) y visión por computadora.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Ciudad de 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 instructores en Ciudad de 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 Ciudad de Guatemala (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel intermedio que deseen mejorar sus proyectos de PLN mediante el ajuste fino efectivo de modelos de lenguaje preentrenados.

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los fundamentos del ajuste fino para tareas de PLN.
• Ajustar fino modelos preentrenados como GPT, BERT y T5 para aplicaciones específicas de PLN.
• Optimizar los hiperparámetros para mejorar el rendimiento del modelo.
• Evaluar e implementar modelos ajustados en escenarios del mundo real.