Modelos de Lenguaje Pequeños (SLM) para Interacciones entre Humanos e IA

Esta capacitación en vivo impartida por un instructor en Uruguay (en línea o presencial) está dirigida a científicos de datos y desarrolladores de nivel principiante e intermedio que deseen 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 SLM para tareas como la generación de texto y el análisis de sentimiento.
• Optimizar y ajustar específicamente los SLM para casos de uso concretos.
• Desplegar SLM en entornos con recursos limitados.
• Evaluar e interpretar el rendimiento de los SLM en escenarios del mundo real.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Uruguay (en línea o presencial) está dirigida a tecnólogos educativos de nivel intermedio, diseñadores instruccionales y desarrolladores de IA en el ámbito educativo que deseen integrar Modelos de Lenguaje Pequeños (SLMs) en plataformas educativas para mejorar los procesos de enseñanza y aprendizaje.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender el papel de los SLMs en la tecnología educativa.
• Diseñar experiencias de aprendizaje impulsadas por IA utilizando SLMs.
• Implementar SLMs en diversos entornos educativos.
• Evaluar la efectividad de los SLMs en los resultados de aprendizaje.

Esta formación presencial impartida por un instructor en Uruguay (en línea o en el lugar) está dirigida a planificadores urbanos, administradores de ciudades y desarrolladores de soluciones para ciudades inteligentes de nivel intermedio que deseen implementar Modelos de Lenguaje Pequeños (SLM) en proyectos de ciudades inteligentes para mejorar la vida urbana.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender la aplicación de los SLM en ciudades inteligentes.
• Integrar los SLM con conjuntos de datos urbanos para mejorar la toma de decisiones.
• Desarrollar estrategias para desplegar 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 Uruguay (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 derecho, la medicina y los campos técnicos.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

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

Esta capacitación en vivo dirigida por instructores en Uruguay (en línea o presencial) está orientada a ingenieros de aprendizaje automático y investigadores de IA de nivel avanzado que deseen desarrollar soluciones de IA eficientes desde el punto de vista energético con modelos de lenguaje pequeños, que sean tanto potentes como amigables con el medio ambiente.

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Comprender el impacto de la IA en el consumo de energía y el medio ambiente.
• Aplicar técnicas de compresión y optimización de modelos para reducir el tamaño y el uso de energía de los modelos de IA.
• Utilizar marcos de hardware y software energéticamente eficientes para la implementación de IA.
• Implementar mejores prácticas para el desarrollo sostenible de IA.
• Defender y contribuir a prácticas sostenibles en la industria de la IA.

Esta formación en vivo dirigida por un instructor en <ubicación> (en línea o presencial) está orientada a profesionales de TI de nivel intermedio que deseen implementar modelos de lenguaje pequeños directamente en dispositivos con capacidades de procesamiento limitadas, abriendo posibilidades para aplicaciones innovadoras en varios 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 una implementación 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.