Ajuste Fino Eficiente con Adaptación de Bajo Rango (LoRA)

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

Esta capacitación en vivo con 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 ajuste fino supervisado, versionado de prompts y servicios de evaluación en Vertex AI.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Aplicar técnicas de ajuste fino supervisado a modelos Gemini en Vertex AI.
• Implementar flujos de trabajo de gestión de prompts, incluido el versionado y las 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

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

Opciones de Personalización del Curso

• Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, contáctenos para coordinarla.

Esta formación en vivo con instructor en Uruguay (en línea o presencial) está dirigida a profesionales avanzados en aprendizaje automático que deseen dominar técnicas de aprendizaje por transferencia de vanguardia y aplicarlas a problemas reales complejos.

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los 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 multitarea para mejorar el rendimiento del modelo entre diferentes tareas.

Esta formación en vivo, impartida por un instructor, en Uruguay (en línea o presencial), está dirigida a ingenieros avanzados de mantenimiento de IA y profesionales de MLOps que deseen implementar tuberías de aprendizaje continuo robustas y estrategias de actualización efectivas para modelos implementados y ajustados.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Diseñar e implementar flujos de trabajo de aprendizaje continuo para modelos implementados.
• Mitigar el olvido catastrófico mediante una correcta gestión del entrenamiento y la memoria.
• Automatizar las triggers de monitoreo y actualización basadas en la deriva del modelo o cambios en los datos.
• Integrar estrategias de actualización de modelos en tuberías CI/CD y MLOps existentes.

Esta formación en vivo, impartida por un instructor, se lleva a cabo en Uruguay (en línea o presencial) y está dirigida a profesionales de nivel avanzado que deseen desplegar modelos finetuneados de manera fiable y eficiente.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Comprender los desafíos asociados al despliegue de modelos finetuneados en entornos de producción.
• Contenerizar y desplegar modelos mediante herramientas como Docker y Kubernetes.
• Implementar mecanismos de supervisión y registro de actividades para los modelos desplegados.
• Optimizar los modelos respecto a la latencia y la capacidad de escalado en escenarios del mundo real.

Esta formación en vivo dirigida por instructores en Uruguay (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel intermedio que desean adquirir habilidades prácticas para personalizar modelos de IA para tareas financieras críticas.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender los fundamentos del ajuste fino para aplicaciones financieras.
• Aprovechar los modelos preentrenados para tareas específicas del dominio en finanzas.
• 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 Uruguay (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 el ajuste fino de modelos preentrenados.
• Ajustar finamente modelos de lenguaje grande (LLMs) para tareas de PLN (Procesamiento de Lenguaje Natural).
• Optimizar el rendimiento del modelo y abordar desafíos comunes.

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

Al finalizar esta capacitación, 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 mejorar su rendimiento.

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

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• 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 hiperparámetros para mejorar el rendimiento del modelo.
• Evaluar e implementar modelos ajustados en escenarios reales.

Esta formación en vivo, impartida por un instructor, en Uruguay (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 fraude y la modelización de riesgos, utilizando datos financieros específicos del dominio.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Aplicar ajuste fino a modelos de IA en conjuntos de datos financieros para mejorar la predicción de fraude y riesgos.
• Implementar 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.
• Desplegar modelos ajustados para su uso en producción dentro de plataformas de servicios financieros.

Esta formación en vivo con instructor en Uruguay (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores de IA médica y científicos de datos de nivel intermedio a avanzado que desean ajustar modelos para el diagnóstico clínico, la predicción de enfermedades y la pronóstico de resultados de los pacientes, utilizando datos médicos estructurados y no estructurados.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Ajustar modelos de IA en conjuntos de datos de salud, incluyendo historias clínicas electrónicas (EMR), imágenes y datos de series temporales.
• Aplicar aprendizaje por transferencia, 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 en entornos sanitarios reales.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Uruguay (en línea o presencial) está dirigida a investigadores avanzados en IA, ingenieros de aprendizaje automático y desarrolladores que deseen realizar ajustes finos a los modelos DeepSeek LLM para crear aplicaciones de IA especializadas adaptadas a industrias, dominios o necesidades empresariales concretas.

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 de datos necesarios para el ajuste fino.
• Realizar ajustes finos a DeepSeek LLM para aplicaciones específicas del dominio.
• Optimizar e implementar modelos ajustados de manera eficiente.

Esta formación práctica impartida por instructores en Uruguay (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de IA avanzados y desarrolladores de tecnologías militares que deseen realizar ajustes finos en 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 serán capaces de:

• Realizar ajustes finos en modelos de visión por computadora y fusión de sensores para tareas de vigilancia y puntería.
• Adaptar sistemas de inteligencia artificial autónoma a entornos cambiantes y perfiles de misión.
• Implementar mecanismos robustos de validación y seguridad (fail-safe) en los flujos de trabajo de los modelos.
• Asegurar el cumplimiento con las normas específicas de defensa relativas a la conformidad, la seguridad y la protección de datos.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Uruguay (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de tecnología jurídica y desarrolladores de IA de nivel intermedio que deseen ajustar modelos lingüísticos para tareas como el análisis de contratos, la extracción de cláusulas y la investigación legal automatizada en entornos de servicios jurídicos.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Preparar y limpiar documentos legales para ajustar modelos de NLP.
• Aplicar estrategias de ajuste fino para mejorar la precisión del modelo en tareas jurídicas.
• Implementar los modelos para asistir en la revisión, clasificación e investigación de contratos.
• Garantizar el cumplimiento normativo, la auditabilidad y la trazabilidad de los resultados de la IA en contextos legales.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Uruguay (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de aprendizaje automático de nivel intermedio a avanzado, desarrolladores de IA y científicos de datos que deseen aprender a utilizar QLoRA para ajustar finamente grandes modelos de manera eficiente según tareas específicas y personalizaciones.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

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

Esta formación práctica, impartida por un instructor, en <ubicación> (en línea o presencial), está dirigida a desarrolladores de IA embebida y especialistas en computación perimetral de nivel intermedio que desean ajustar y optimizar modelos ligeros para implementar en dispositivos con recursos limitados.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Seleccionar y adaptar modelos preentrenados adecuados para implementación perimetral.
• Aplicar cuantización, poda y otras técnicas de compresión para reducir el tamaño del modelo y la latencia.
• Realizar ajustes finos en modelos mediante aprendizaje por transferencia para mejorar el rendimiento en tareas específicas.
• Implementar modelos optimizados en plataformas de hardware perimetral reales.