Modelos de Lenguaje Pequeños (SLMs) para Interacciones Humano-IA

Esta capacitación en vivo y dirigida por instructores en Ecuador (en línea o en las instalaciones) está dirigida a científicos de datos y desarrolladores de nivel principiante e intermedio que desean implementar y aprovechar los Modelos de Lenguaje Pequeños en diversas aplicaciones.

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Comprender la arquitectura y la funcionalidad de los Modelos de Lenguaje Pequeños.
• Implementar SLM para tareas como la generación de texto y el análisis de sentimiento.
• Optimizar y ajustar finamente los 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 formación en vivo impartida por un instructor en Ecuador (en línea o presencial) está dirigida a tecnólogos educativos, diseñadores instruccionales y desarrolladores de inteligencia artificial del sector educativo de nivel intermedio que desean integrar Modelos de Lenguaje Pequeños (SLM) en plataformas educativas para mejorar los procesos de enseñanza y aprendizaje.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender el papel de los SLM en la tecnología educativa.
• Diseñar experiencias de aprendizaje impulsadas por IA mediante SLM.
• Implementar SLM en diversos entornos educativos.
• Evaluar la eficacia de los SLM en los resultados de aprendizaje.

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

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender la aplicación de los SLMs en las ciudades inteligentes.
• Integrar los SLMs con conjuntos de datos urbanos para mejorar la toma de decisiones.
• Desarrollar estrategias para implementar los SLMs en sistemas de gestión urbana.
• Evaluar el impacto de los SLMs en la planificación urbana y las soluciones de ciudades inteligentes.

Esta formación práctica impartida por un instructor en Ecuador (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 legal, médico y técnico.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender la importancia y las aplicaciones de los modelos de lenguaje específicos del dominio.
• Curar y preprocesar conjuntos de datos especializados para el entrenamiento de modelos.
• Entrenar y ajustar modelos de lenguaje para aplicaciones específicas del dominio.
• Evaluar y realizar pruebas comparativas a los modelos utilizando métricas relevantes para el dominio.
• Desplegar modelos de lenguaje específicos del dominio en escenarios reales.

Este curso práctico impartido por instructores en Ecuador (en línea o presencial) está dirigido 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, potentes y respetuosos con el medio ambiente.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• 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 energético de los modelos de IA.
• Utilizar hardware y marcos de software eficientes energéticamente para la implementación de IA.
• Implementar las mejores prácticas para el desarrollo de una IA sostenible.
• Promover y contribuir a prácticas sostenibles en la industria de la IA.

Esta formación en vivo dirigida por un instructor en Ecuador (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 posibilidades para aplicaciones innovadoras en diversos sectores.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los desafíos y soluciones para implementar IA en hardware compacto.
• Optimizar y comprimir modelos de IA para un despliegue 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.