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

Esta formación en vivo dirigida por un instructor en Peru (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 final de esta formación, los participantes serán capaces de:

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

Esta capacitación en vivo con instructores en Peru (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 capacitación, los participantes serán capaces de:

• 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 en vivo en Peru (en línea o in situ) está dirigida a planificadores urbanos de nivel intermedio, administradores municipales y desarrolladores de soluciones para 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 ciudades inteligentes.
• Integrar los SLM con conjuntos de datos urbanos para tomar decisiones más informadas.
• Desarrollar estrategias para desplegar SLM en sistemas de gestión urbana.
• Evaluar el impacto de los SLM en la planificación urbana y las soluciones para ciudades inteligentes.

Esta formación presencial en vivo en Peru (en línea o en sitio) 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 legal, el médico y los campos técnicos.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

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

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Peru (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de aprendizaje automático e investigadores de IA de nivel avanzado que deseen desarrollar soluciones de IA eficientes energéticamente mediante el uso de modelos de lenguaje pequeños, que sean tanto potentes como respetuosos con el medio ambiente.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• 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 de energía de los modelos de IA.
• Utilizar marcos de hardware y software eficientes energéticamente para el despliegue de IA.
• Implementar las mejores prácticas para el desarrollo sostenible de IA.
• Defender y contribuir a prácticas sostenibles en la industria de la IA.

Esta formación práctica y en vivo, impartida por un instructor, en <ubicación> (en línea o presencial), está dirigida a profesionales de TI de nivel intermedio que deseen desplegar modelos de lenguaje pequeños directamente en dispositivos con capacidades de procesamiento limitadas, abriendo nuevas posibilidades para aplicaciones innovadoras en diversos sectores.

Al finalizar esta formación, 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 dispositivos.
• Utilizar frameworks y herramientas modernas de IA para la implementación de modelos en dispositivos.
• 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 dispositivos.