Modelos de Lenguaje Pequeños (SLM) para Interacciones Humano-Inteligencia Artificial

Esta capacitación en vivo, impartida por un instructor, en Bolivia (en línea o presencial), está dirigida a científicos de datos y desarrolladores de nivel principiante a intermedio que desean implementar y aprovechar los Modelos de Lenguaje Pequeños en diversas aplicaciones.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

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

Esta capacitación en vivo con instructores en Bolivia (en línea o presencial) está dirigida a tecnólogos educativos, diseñadores instructivos y desarrolladores de IA en el ámbito educativo de nivel intermedio que deseen integrar Modelos de Lenguaje Pequeños (SLM) en plataformas educativas para mejorar los procesos de enseñanza y aprendizaje.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• 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 efectividad de los SLM en los resultados del aprendizaje.

Esta formación en vivo, impartida por instructores en Bolivia (en línea o presencial), está dirigida a planificadores urbanos de nivel intermedio, administradores municipales y desarrolladores de soluciones de ciudades inteligentes que desean 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 desplegar los SLM en sistemas de gestión urbana.
• Evaluar el impacto de los SLM en la planificación urbana y las soluciones de ciudades inteligentes.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en <ubicación> (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 ámbito legal, médico y técnico.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender la importancia y las aplicaciones de los modelos de lenguaje específicos del dominio.
• Curar y preprocesar conjuntos de datos especializados para el entrenamiento de modelos.
• Entrenar y ajustar finamente (fine-tune) modelos de lenguaje para aplicaciones específicas del dominio.
• Evaluar y establecer puntos de referencia para los modelos utilizando métricas relevantes para el dominio.
• Implementar modelos de lenguaje específicos del dominio en escenarios del mundo real.

Esta formación en vivo impartida por instructores en Bolivia (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de aprendizaje automático e investigadores de IA de nivel avanzado que desean desarrollar soluciones de IA eficientes en cuanto al consumo energético, utilizando modelos de lenguaje pequeños que sean tanto potentes como respetuosos con el medio ambiente.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• 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 energético de los modelos de IA.
• Utilizar frameworks de hardware y software eficientes en energía para el despliegue de IA.
• Implementar buenas prácticas para el desarrollo sostenible de la IA.
• Abogar por y contribuir a prácticas sostenibles en la industria de la IA.

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

Al finalizar esta capacitación, 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 el dispositivo.
• 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 el dispositivo.