Temario del curso
Introducción a los modelos preentrenados
- ¿Qué son los modelos preentrenados?
- Ventajas de utilizar modelos preentrenados
- Visión general de los modelos preentrenados más populares (por ejemplo, BERT, ResNet)
Comprensión de las arquitecturas de modelos preentrenados
- Fundamentos de la arquitectura de modelos
- Conceptos de aprendizaje por transferencia y afinamiento (fine-tuning)
- Cómo se construyen y entrenan los modelos preentrenados
Configuración del entorno
- Instalación y configuración de Python y bibliotecas relevantes
- Exploración de repositorios de modelos preentrenados (por ejemplo, Hugging Face)
- Carga y prueba de modelos preentrenados
Práctica con modelos preentrenados
- Uso de modelos preentrenados para clasificación de texto
- Aplicación de modelos preentrenados a tareas de reconocimiento de imágenes
- Afinamiento (fine-tuning) de modelos preentrenados para conjuntos de datos personalizados
Despliegue de modelos preentrenados
- Exportación y guardado de modelos afinados
- Integración de modelos en aplicaciones
- Fundamentos del despliegue de modelos en entornos de producción
Retos y mejores prácticas
- Comprensión de las limitaciones de los modelos
- Evitar el sobreajuste durante el afinamiento (fine-tuning)
- Asegurar el uso ético de los modelos de IA
Tendencias futuras en modelos preentrenados
- Nuevas arquitecturas emergentes y sus aplicaciones
- Avances en el aprendizaje por transferencia
- Exploración de modelos de lenguaje grandes y modelos multimodales
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Comprensión básica de los conceptos de aprendizaje automático
- Familiaridad con la programación en Python
- Conocimientos básicos de manejo de datos utilizando bibliotecas como Pandas
Audiencia objetivo
- Científicos de datos
- Entusiastas de la inteligencia artificial
Reseñas (3)
Me gustó mucho el final donde tuvimos la oportunidad de experimentar con CHAT GPT. La sala no estaba muy bien preparada para esto; en lugar de una gran mesa, varias mesas pequeñas nos habrían permitido formar grupos pequeños y generar ideas de manera más efectiva.
Nola - Laramie County Community College
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Trabajando desde principios fundamentales de manera enfocada y pasando a aplicar estudios de caso en el mismo día
Maggie Webb - Department of Jobs, Regions, and Precincts
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Que se estuviera aplicando datos reales de la empresa. El formador tenía un enfoque muy bueno al hacer que los participantes colaboraran y competieran.
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