Cursos de Fine-Tuning en Bolivia

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Bolivia (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros avanzados de IA de defensa 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 fiabilidad.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Ajustar modelos de visión por computadora y fusión de sensores para tareas de vigilancia y puntería.
• Adaptar sistemas autónomos de IA a entornos cambiantes y perfiles de misión.
• Implementar mecanismos robustos de validación y seguridad en los flujos de trabajo de los modelos.
• Garantizar el cumplimiento de las normativas, estándares de seguridad y requisitos específicos del sector de defensa.

Esta formación en vivo con instructores en Bolivia (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de tecnología jurídica y desarrolladores de IA de nivel intermedio que deseen 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 serán capaces de:

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

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Bolivia (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores de IA médica y científicos de datos de nivel intermedio a avanzado que deseen afinar modelos para el diagnóstico clínico, la predicción de enfermedades y la previsión de resultados del paciente utilizando datos médicos estructurados y no estructurados.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Afianar modelos de IA en conjuntos de datos sanitarios, incluidos historiales médicos electrónicos (EMR), imágenes y datos de series temporales.
• Aplicar el aprendizaje por transferencia, la adaptación de dominio y la compresión de modelos en contextos médicos.
• Abordar la privacidad, el sesgo y el cumplimiento normativo en el desarrollo de modelos.
• Implementar y supervisar modelos afinados en entornos sanitarios reales.

Esta formación en vivo, impartida por un instructor, en Bolivia (en línea o presencial), está dirigida a científicos de datos e ingenieros de IA de nivel avanzado en el sector financiero que desean ajustar modelos para aplicaciones como la puntuación de crédito, la detección de fraudes y la modelización de riesgos, utilizando datos financieros específicos del dominio.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• 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 modelización de IA.
• Desplegar modelos ajustados para su uso en producción en plataformas de servicios financieros.

Esta formación en vivo, impartida por un instructor, en Bolivia (en línea o presencial), está dirigida a ingenieros de mantenimiento de IA de nivel avanzado y profesionales de MLOps que deseen implementar tuberías robustas de aprendizaje continuo y estrategias de actualización efectivas para modelos desplegados y fine-tuneados.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• 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 el monitoreo y los detonantes de actualización basados en la deriva del modelo o cambios en los datos.
• Integrar estrategias de actualización de modelos en tuberías existentes de CI/CD y MLOps.

Este entrenamiento vivo con instrucción en Bolivia (en línea o presencial) está dirigido a desarrolladores de IA embebida y especialistas en computación periferia de nivel intermedio que desean ajustar y optimizar modelos de IA ligeros para su despliegue en dispositivos con recursos limitados.

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

• Seleccionar y adaptar modelos preentrenados adecuados para el despliegue periferia.
• 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 el rendimiento específico de la tarea.
• Desplegar modelos optimizados en plataformas reales de hardware periferia.

Esta formación en vivo, impartida por un instructor, en Bolivia (en línea o presencial), está dirigida a ingenieros de visión por computador y desarrolladores de IA de nivel avanzado que desean realizar el ajuste fino de VLMs como CLIP y Flamingo para mejorar su rendimiento en tareas visuales-textuales específicas de la industria.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

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

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Bolivia (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de ML de nivel intermedio y profesionales del cumplimiento de la IA que deseen identificar, evaluar y reducir los riesgos de seguridad y los sesgos en los modelos de lenguaje ajustados fino.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

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

Esta formación en vivo impartida por un instructor en <ubicación> (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de PLN con nivel intermedio y equipos de gestión del conocimiento que deseen realizar un ajuste fino de las tuberías RAG para mejorar el rendimiento en casos de uso de respuesta a preguntas, búsqueda empresarial y resumen.

Al final de esta formación, los participantes podrán:

• Comprender la arquitectura y el flujo de trabajo de los sistemas RAG.
• Realizar un ajuste fino de los componentes de recuperación y generación para datos específicos del dominio.
• Evaluar el rendimiento de RAG y aplicar mejoras mediante técnicas de PEFT.
• Desplegar sistemas RAG optimizados para uso interno o en producción.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Bolivia (en línea o en las instalaciones) está dirigida a profesionales de aprendizaje automático (ML) y desarrolladores de IA de nivel intermedio que desean realizar el ajuste fino e implementar modelos de peso abierto como LLaMA, Mistral y Qwen para aplicaciones comerciales o internas específicas.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

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

Esta formación en vivo dirigida por un instructor en Bolivia (en línea o presencial) está orientada a científicos de datos e ingenieros de IA de nivel intermedio que desean ajustar finamente modelos de lenguaje grandes de manera más económica y eficiente, utilizando métodos como LoRA, Ajuste Fino mediante Adaptadores y Ajuste Fino de Prefijo.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender la teoría subyacente a los enfoques de ajuste fino eficiente en parámetros.
• Implementar LoRA, Ajuste Fino mediante Adaptadores y Ajuste Fino de Prefijo utilizando PEFT de Hugging Face.
• Comparar las compensaciones 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 capacitación en vivo, impartida por un instructor en Bolivia (en línea o presencial), está dirigida a ingenieros de aprendizaje automático, desarrolladores de inteligencia artificial y científicos de datos de nivel intermedio a avanzado que deseen aprender a utilizar QLoRA para ajustar finamente grandes modelos de manera eficiente, adaptándolos a tareas específicas y personalizaciones.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender la teoría detrás de QLoRA y las técnicas de cuantización aplicadas a LLM.
• Implementar QLoRA en el ajuste fino de grandes modelos de lenguaje para aplicaciones de dominio específico.
• Optimizar el rendimiento del ajuste fino con recursos computacionales limitados mediante la cuantización.
• Desplegar y evaluar modelos ajustados finamente de manera eficiente en aplicaciones del mundo real.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Bolivia (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de aprendizaje automático e investigadores de IA de nivel avanzado que deseen aplicar RLHF para realizar ajustes finos en grandes modelos de IA, logrando un rendimiento superior, mayor seguridad y alineación con los objetivos.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los fundamentos teóricos de RLHF y por qué es esencial en el desarrollo moderno de la inteligencia artificial.
• Implementar modelos de recompensa basados en la retroalimentación humana para guiar los procesos de aprendizaje por refuerzo.
• Realizar ajustes finos en grandes modelos de lenguaje utilizando técnicas de RLHF para alinear las salidas con las preferencias humanas.
• Aplicar las mejores prácticas para escalar los flujos de trabajo de RLHF en sistemas de inteligencia artificial listos para producción.

Este entrenamiento en vivo impartido por un instructor en Bolivia (en línea o presencial) está dirigido a profesionales de nivel intermedio que desean adquirir habilidades prácticas para personalizar modelos de IA para tareas financieras críticas.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes serán capaces de:

• Comprender los fundamentos del ajuste fino para aplicaciones financieras.
• Aprovechar los modelos preentrenados para tareas específicas del dominio en finanzas.
• Aplicar técnicas para la detección de fraudes, la evaluación de riesgos y la generación de asesoramiento financiero.
• Garantizar el cumplimiento de las regulaciones financieras como GDPR y SOX.
• Implementar prácticas de seguridad de datos y ética en la IA en aplicaciones financieras.

Esta capacitación en vivo impartida por un instructor en Bolivia (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel avanzado que deseen perfeccionar sus habilidades para diagnosticar y solucionar problemas de ajuste fino en modelos de aprendizaje automático.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Diagnosticar problemas como sobreajuste, subajuste y desbalanceo de datos.
• Implementar estrategias que mejoren la convergencia del modelo.
• Optimizar las canalizaciones de ajuste fino para obtener un mejor rendimiento.
• Depurar los procesos de formación utilizando herramientas y técnicas prácticas.

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

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender los desafíos del ajuste fino de modelos grandes.
• Aplicar técnicas de entrenamiento distribuido 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 con precisión en entornos de producción.

Esta formación en vivo dirigida por un instructor 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 podrán:

• Comprender los principios de la ingeniería de prompts y el aprendizaje con pocos ejemplos.
• Diseñar prompts efectivos para diversas tareas de procesamiento del lenguaje natural (PLN).
• Aprovechar las técnicas de pocos ejemplos para adaptar los LLM con una cantidad mínima de datos.
• Optimizar el rendimiento de los LLM para aplicaciones prácticas.

Esta formación en vivo, impartida por un instructor, en Bolivia (en línea o presencial), está dirigida a profesionales de nivel avanzado que desean dominar el ajuste fino de modelos multimodales para soluciones innovadoras de IA.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

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

Esta formación en vivo con instructor en Bolivia (en línea o presencial) está dirigida a investigadores de IA avanzados, ingenieros de aprendizaje automático y desarrolladores que deseen ajustar los modelos DeepSeek LLM para crear aplicaciones de IA especializadas adaptadas a industrias específicas, dominios o necesidades comerciales.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender la arquitectura y capacidades de los modelos DeepSeek, incluidos DeepSeek-R1 y DeepSeek-V3.
• Preparar conjuntos de datos y preprocesar información para el ajuste fino.
• Ajustar el 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 Bolivia (en línea o presencial), está dirigida a profesionales de nivel avanzado que deseen desplegar modelos ajustados con fiabilidad y eficacia.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los desafíos asociados al despliegue de modelos ajustados en entornos de producción.
• Contenerizar y desplegar modelos utilizando herramientas como Docker y Kubernetes.
• Implementar la supervisión y el registro (logging) de 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 Bolivia (en línea o presencial) está dirigida a profesionales avanzados 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 podrán:

• Comprender conceptos y metodologías avanzadas en el 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 multi-tarea para mejorar el rendimiento del modelo en diversas tareas.

Vertex AI ofrece herramientas avanzadas para el afinamiento 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 garantizar un rigor en la evaluación mediante bibliotecas y servicios integrados.

Esta formación en vivo impartida por instructores (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel intermedio a avanzado que deseen mejorar el rendimiento y la confiabilidad de las aplicaciones de inteligencia artificial generativa utilizando afinamiento supervisado, versionado de prompts y servicios de evaluación en Vertex AI.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Aplicar técnicas de afinamiento supervisado a los modelos Gemini en Vertex AI.
• Implementar flujos de trabajo de gestión de prompts que incluyan versionado y pruebas.
• Aprovechar las bibliotecas de evaluación para comparar y optimizar el rendimiento de la IA.
• Desplegar y monitorear modelos mejorados en entornos de producción.

Formato del Curso

• Clases interactivas y discusión.
• Laboratorios prácticos con herramientas de afinamiento y prompts de Vertex AI.
• Estudios de caso sobre la optimización de modelos empresariales.

Opciones de Personalización del Curso

• Para solicitar una formación personalizada para este curso, póngase en contacto con nosotros para coordinar.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Bolivia (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 IA.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• 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 del mundo real en procesamiento de lenguaje natural (PLN/NLP) y visión por computadora.

Esta formación en vivo, impartida por un instructor en Bolivia (en línea o presencial), está dirigida a desarrolladores y profesionales de la IA de nivel intermedio que desean implementar estrategias de ajuste fino para modelos grandes sin necesidad 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 el ajuste fino eficiente de modelos grandes.
• Optimizar el ajuste fino para entornos con restricciones de recursos.
• Evaluar e implementar modelos ajustados con LoRA para aplicaciones prácticas.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Bolivia (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 (LLM) para tareas de procesamiento de lenguaje natural (NLP).
• Optimizar el rendimiento del modelo e abordar desafíos comunes.

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

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los fundamentos del ajuste fino para tareas de PLN.
• Realizar el ajuste fino de 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.