Cursos de Fine-Tuning en Lima

Este entrenamiento en vivo con instructor en Lima (en línea o presencial) está dirigido a ingenieros de IA de defensa de nivel avanzado y desarrolladores de tecnología militar que desean ajustar 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 este entrenamiento, los participantes serán capaces de:

• Ajustar modelos de visión por computadora y fusión de sensores para tareas de vigilancia y apuntado.
• Adaptar sistemas de IA autónomos a entornos en cambio y perfiles de misión.
• Implementar mecanismos robustos de validación y seguridad en los flujos de trabajo del modelo.
• Asegurar el cumplimiento con los estándares específicos de defensa, seguridad y protección.

Esta formación en vivo con instructor en Lima (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 legal automatizada en entornos de servicios legales.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Preparar y limpiar documentos legales para realizar ajustes finos en 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 normativo, la auditoría y la trazabilidad de los resultados de la IA en contextos legales.

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

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Ajustar modelos de IA en conjuntos de datos de atención médica, incluyendo historiales médicos electrónicos (EMR), imágenes y datos de series temporales.
• Aplicar aprendizaje por transferencia, adaptación de dominio y compresión de modelos en contextos médicos.
• Abordar la privacidad, los sesgos y el cumplimiento normativo en el desarrollo de modelos.
• Implementar y monitorear modelos ajustados en entornos reales de atención médica.

Esta formación en vivo dirigida por instructores en Lima (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:

• Ajustar modelos de IA en conjuntos de datos financieros para mejorar la predicción de fraude y riesgos.
• Aplicar técnicas como el aprendizaje por transferencia, LoRA y 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 Lima (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de mantenimiento de IA de nivel avanzado y profesionales de MLOps que deseen implementar pipelines robustos de aprendizaje continuo y estrategias de actualización eficaces para modelos desplegados y ajustados.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Diseñar e implementar flujos de trabajo de aprendizaje continuo para modelos desplegados.
• Minimizar el olvido catastrófico mediante una gestión adecuada del entrenamiento y la memoria.
• Automatizar la monitorización y los disparadores de actualización basados en la deriva del modelo o cambios en los datos.
• Integrar estrategias de actualización de modelos en las pipelines CI/CD y MLOps existentes.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en <ubicación> (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores de IA embebida y especialistas en computación en el borde de nivel intermedio que desean ajustar y optimizar modelos de IA ligeros para su despliegue en dispositivos con recursos limitados.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Seleccionar y adaptar modelos preentrenados adecuados para el despliegue en el borde.
• Aplicar técnicas de cuantización, poda y otras compresiones para reducir el tamaño del modelo y la latencia.
• Ajustar modelos utilizando aprendizaje por transferencia para un rendimiento específico de la tarea.
• Desplegar modelos optimizados en plataformas reales de hardware en el borde.

Esta formación en vivo con instructor en Lima (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de visión por computadora y desarrolladores de IA de nivel avanzado que desean realizar ajuste fino de VLMs, como CLIP y Flamingo, para mejorar el rendimiento en tareas específicas del sector que combinan componentes visuales y textuales.

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Comprender la arquitectura y los métodos de preentrenamiento de los modelos de lenguaje y visión.
• Realizar ajuste fino de VLMs para clasificación, recuperación de información, generación de descripciones o preguntas y respuestas multimodales.
• Preparar conjuntos de datos y aplicar estrategias PEFT (Fine-Tuning Eficiente de Parámetros) para reducir el consumo de recursos.
• Evaluar e implementar VLMs personalizados en entornos de producción.

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

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender el contexto ético y regulatorio de los sistemas de IA seguros.
• Identificar y evaluar las formas comunes de sesgo en modelos ajustados.
• Aplicar técnicas de mitigación de sesgos durante y después del entrenamiento.
• Diseñar y auditar modelos para garantizar seguridad, transparencia e imparcialidad.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Lima (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de PLN intermedios y equipos de gestión del conocimiento que desean ajustar finamente los flujos de trabajo RAG para mejorar el rendimiento en casos de uso de preguntas y respuestas, búsqueda empresarial y resumen.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender la arquitectura y el flujo de trabajo de los sistemas RAG.
• Ajustar finamente los componentes del recuperador y del generador para datos específicos del dominio.
• Evaluar el rendimiento de RAG y aplicar mejoras mediante técnicas PEFT.
• Desplegar sistemas RAG optimizados para uso interno o en producción.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Lima (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de ML y desarrolladores de IA de nivel intermedio que desean ajustar e implementar modelos de pesos abiertos como LLaMA, Mistral y Qwen para aplicaciones comerciales o internas específicas.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

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

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Lima (en línea o presencial) está dirigida a científicos de datos e ingenieros de IA de nivel intermedio que desean ajustar finamente los modelos de lenguaje grandes de manera más rentable y eficiente, utilizando métodos como LoRA, Ajuste Fino con Adaptadores y Ajuste Fino con Prefijos.

Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender la teoría detrás de los enfoques de ajuste fino eficiente en parámetros.
• Implementar LoRA, Ajuste Fino con Adaptadores y Ajuste Fino con Prefijos utilizando Hugging Face PEFT.
• Comparar los compromisos 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 formación en vivo, impartida por un instructor en Lima (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 modelos grandes de manera eficiente, adaptándolos a tareas específicas y personalizaciones.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

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

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Lima (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de machine learning e investigadores de IA de nivel avanzado que desean aplicar RLHF para ajustar grandes modelos de IA con el fin de obtener un mejor rendimiento, seguridad y alineación.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender los fundamentos teóricos del RLHF y por qué es esencial en el desarrollo moderno de IA.
• Implementar modelos de recompensa basados en retroalimentación humana para guiar los procesos de aprendizaje por refuerzo.
• Ajustar grandes modelos de lenguaje utilizando técnicas de RLHF para alinear las salidas con las preferencias humanas.
• Aplicar las mejores prácticas para escalar flujos de trabajo de RLHF hacia sistemas de IA de grado de producción.

Esta capacitación en vivo impartida por un instructor en Lima (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 capacitación, los participantes podrán:

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

Esta formación en vivo con instructor en Lima (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel avanzado que desean perfeccionar sus habilidades para diagnosticar y resolver desafíos de ajuste fino en modelos de aprendizaje automático.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Diagnosticar problemas como sobreajuste, subajuste y desequilibrio de datos.
• Implementar estrategias para mejorar la convergencia del modelo.
• Optimizar las tuberías de ajuste fino para un mejor rendimiento.
• Depurar los procesos de entrenamiento utilizando herramientas y técnicas prácticas.

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

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• 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 finamente de manera efectiva en entornos de producción.

Esta capacitación en vivo con instructor en Lima (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel intermedio que desean aprovechar el poder de la ingeniería de prompt y el aprendizaje con pocos ejemplos para optimizar el rendimiento de los LLMs en aplicaciones del mundo real.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Comprender los principios de la ingeniería de prompt y el aprendizaje con pocos ejemplos.
• Diseñar prompts eficaces para diversas tareas de procesamiento de lenguaje natural (PLN).
• Aprovechar las técnicas de pocos ejemplos para adaptar los LLMs con mínimos datos.
• Optimizar el rendimiento de los LLMs para aplicaciones prácticas.

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

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 los 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 Lima (en línea o presencial), está dirigida a investigadores de IA de nivel avanzado, ingenieros de aprendizaje automático y desarrolladores que deseen ajustar finamente los modelos LLM de DeepSeek para crear aplicaciones de IA especializadas adaptadas a industrias, dominios o necesidades empresariales específicas.

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 preprocesar la información para el ajuste fino.
• Ajustar finamente DeepSeek LLM para aplicaciones específicas del dominio.
• Optimizar e implementar modelos ajustados de manera eficiente.

Esta formación en vivo, impartida por un instructor en Lima (en línea o presencial), está dirigida a profesionales de nivel avanzado que desean desplegar modelos ajustados de manera fiable y eficiente.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los desafíos asociados al despliegue de modelos ajustados en producción.
• Contenedorizar e implementar modelos utilizando herramientas como Docker y Kubernetes.
• Implementar sistemas de monitoreo y registro de actividades (logging) para 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 Lima (en línea o presencial) está dirigida a profesionales avanzados en aprendizaje automático que deseen dominar técnicas de vanguardia en aprendizaje por transferencia y aplicarlas a problemas complejos del mundo real.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender conceptos y metodologías avanzadas en 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.
• Domino el ajuste fino multitarea para mejorar el rendimiento del modelo a través de diferentes tareas.

Vertex AI ofrece herramientas avanzadas para el ajuste fino de modelos grandes y la gestión de prompts, lo que permite a los desarrolladores y equipos de datos optimizar la precisión de los modelos, agilizar los flujos de trabajo de iteración y garantizar un rigor evaluativo 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 fiabilidad de las aplicaciones de IA generativa utilizando ajuste fino supervisado, versionado de prompts y servicios de evaluación en Vertex AI.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Aplicar técnicas de ajuste fino 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 establecer líneas base y optimizar el rendimiento de la IA.
• Desplegar y monitorear modelos mejorados en entornos de producción.

Formato del curso

• Clase interactiva y debate.
• Laboratorios prácticos con herramientas de ajuste fino y gestión de prompts en Vertex AI.
• Estudios de caso sobre optimización de modelos empresariales.

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una formación personalizada para este curso, contáctenos para coordinar los detalles.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Lima (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 capacitación, los participantes podrán:

• Comprender los conceptos clave 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 reales en Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN) y visión por computadora.

Esta formación en vivo, impartida por un instructor, en Lima (en línea o presencial), está dirigida a desarrolladores y profesionales de la IA de nivel intermedio que desean implementar estrategias de fine-tuning 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 realizar un fine-tuning eficiente de modelos grandes.
• Optimizar el fine-tuning para entornos con recursos limitados.
• Evaluar e implementar modelos ajustados con LoRA en aplicaciones prácticas.

Esta capacitación en vivo con instructor en Lima (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 capacitación, los participantes podrán:

• Comprender los principios del ajuste fino y sus aplicaciones.
• Preparar conjuntos de datos para el ajuste fino de modelos preentrenados.
• Aplicar ajuste fino a grandes modelos de lenguaje (LLM) para tareas de PNL.
• Optimizar el rendimiento del modelo y abordar los desafíos comunes.

Este entrenamiento en vivo impartido por un instructor en Lima (en línea o presencial) está dirigido a profesionales de nivel intermedio que desean mejorar sus proyectos de PLN mediante el ajuste fino efectivo de modelos lingüísticos preentrenados.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes podrán:

• Comprender los fundamentos del ajuste fino para tareas de PLN.
• Ajustar finamente 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 del mundo real.