Ajuste Fino de IA para Defensa en Sistemas Autónomos y Vigilancia

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 desarrolladores y profesionales de la inteligencia artificial de nivel intermedio que desean implementar estrategias de ajuste fino para modelos grandes sin necesidad de recursos computacionales extensos.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Comprender los principios de la Adaptación de Bajo Rango (LoRA).
• Implementar LoRA para realizar un ajuste fino eficiente de modelos grandes.
• Optimizar el ajuste fino en entornos con recursos limitados.
• Evaluar e implementar modelos ajustados con LoRA para aplicaciones prácticas.

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 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.