Cursos de Fine-Tuning en Quito

Esta formación impartida por un instructor en vivo en Quito (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros avanzados de IA para defensa y desarrolladores de tecnología militar que deseen realizar ajustes finos en 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 esta formación, los participantes serán capaces de:

• Ajustar modelos de visión por computadora y fusión de sensores para tareas de vigilancia y adquisición de objetivos.
• Adaptar sistemas autónomos de IA a entornos cambiantes y perfiles de misión.
• Implementar mecanismos robustos de validación y fallo seguro en las canalizaciones de modelos.
• Garantizar el cumplimiento de estándares específicos de defensa relacionados con normativas, seguridad y protección.

Esta formación en vivo dirigida por instructores en Quito (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de tecnología jurídica y desarrolladores de IA de nivel intermedio que desean realizar ajuste fino de modelos lingüísticos para tareas como el análisis de contratos, la extracción de cláusulas y la investigación jurídica automatizada en entornos de servicios legales.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Preparar y limpiar documentos legales para el ajuste fino de modelos de PLN.
• Aplicar estrategias de ajuste fino para mejorar la precisión del modelo en tareas jurídicas.
• Implementar modelos que asistan en la revisión, clasificación e investigación de contratos.
• Garantizar el cumplimiento, la trazabilidad y la audibilidad de las salidas de IA en contextos jurídicos.

Esta formación en vivo, impartida por un instructor, en Quito (en línea o presencial), está dirigida a desarrolladores de IA médica y científicos de datos con un nivel intermedio a avanzado que deseen realizar ajustes finos en modelos para diagnóstico clínico, predicción de enfermedades y pronóstico de resultados del paciente, utilizando datos médicos estructurados y no estructurados.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Realizar ajustes finos en modelos de IA con conjuntos de datos de salud, incluyendo registros electrónicos de salud (EMR), imágenes y datos de series temporales.
• Aplicar aprendizaje por transferencia, adaptación de dominio y compresión de modelos en contextos médicos.
• Abordar la privacidad, el sesgo y el cumplimiento normativo en el desarrollo de modelos.
• Implementar y monitorear modelos ajustados en entornos reales de atención médica.

Esta formación en vivo impartida por instructores en Quito (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 final de esta formación, los participantes serán capaces de:

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

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

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

Esta formación práctica, impartida por un instructor en Quito (en línea o presencial), está dirigida a desarrolladores de IA embebida y especialistas en computación perimetral de nivel intermedio que deseen realizar ajuste fino y optimizar modelos de IA ligeros para su despliegue en dispositivos con recursos limitados.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Seleccionar y adaptar modelos previamente entrenados adecuados para el despliegue en el borde.
• Aplicar cuantización, poda y otras técnicas de compresión para reducir el tamaño del modelo y la latencia.
• Realizar ajuste fino de modelos utilizando aprendizaje por transferencia para obtener un rendimiento específico para la tarea.
• Desplegar modelos optimizados en plataformas de hardware perimetral reales.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en <ubicación> (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de visión por computadora y desarrolladores de IA de nivel avanzado que deseen realizar ajustes finos en VLM como CLIP y Flamingo para mejorar el rendimiento en tareas visuales y textuales específicas de la industria.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender la arquitectura y los métodos de preentrenamiento de los modelos de visión y lenguaje.
• Realizar ajustes finos de VLM para clasificación, recuperación, generación de descripciones o preguntas y respuestas multimodales.
• Preparar conjuntos de datos y aplicar estrategias PEFT para reducir el uso de recursos.
• Evaluar e implementar VLM personalizados en entornos de producción.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Quito (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 normativo para sistemas de IA seguros.
• Identificar y evaluar formas comunes de sesgo en modelos ajustados.
• Aplicar técnicas de mitigación de sesgos durante y después del entrenamiento.
• Diseñar y auditar modelos para garantizar su seguridad, transparencia e imparcialidad.

Esta formación en vivo, impartida por un instructor, se lleva a cabo en <ubicación> (en línea o presencial) y está dirigida a ingenieros de PLN de nivel intermedio y equipos de gestión del conocimiento que deseen realizar el afinamiento fino de sus pipelines RAG para mejorar el rendimiento en casos de uso como respuestas a preguntas, búsqueda empresarial y resumen de textos.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender la arquitectura y el flujo de trabajo de los sistemas RAG.
• Realizar el afinamiento fino de los componentes de recuperación y generación para datos específicos del dominio.
• Evaluar el rendimiento del sistema RAG e implementar mejoras mediante técnicas de PEFT.
• Desplegar sistemas RAG optimizados para uso interno o en producción.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Quito (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de ML y desarrolladores de IA de nivel intermedio que desean ajustar el ajuste fino e implementar modelos de peso abierto como LLaMA, Mistral y Qwen para aplicaciones comerciales o internas específicas.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

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

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

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• 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 PEFT de Hugging Face.
• Comparar los compromisos entre rendimiento y costo de los métodos PEFT frente al ajuste fino completo.
• Desplegar y escalar LLM ajustados finamente con requerimientos reducidos de computación y almacenamiento.

Esta formación en vivo con instrucción en Quito (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de aprendizaje automático, desarrolladores de IA y científicos de datos de nivel intermedio a avanzado que desean aprender a utilizar QLoRA para ajustar eficientemente grandes modelos para tareas específicas y personalizaciones.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender la teoría detrás de QLoRA y las técnicas de cuantización para LLM.
• Implementar QLoRA en el ajuste fino de modelos de lenguaje grande para aplicaciones específicas del dominio.
• Optimizar el rendimiento del ajuste fino en recursos computacionales limitados utilizando cuantización.
• Desplegar y evaluar los modelos ajustados eficientemente en aplicaciones del mundo real.

Esta formación en vivo, dirigida por instructores, en Quito (en línea o presencial), está orientada a ingenieros de aprendizaje automático de nivel avanzado e investigadores de IA que deseen aplicar RLHF para ajustar finamente grandes modelos de inteligencia artificial y lograr un rendimiento superior, mayor seguridad y mejor alineación.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los fundamentos teóricos de RLHF y entender por qué es esencial en el desarrollo moderno de la inteligencia artificial.
• Implementar modelos de recompensa basados en la retroalimentación humana para guiar los procesos de aprendizaje por refuerzo.
• Realizar el ajuste fino de 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 en sistemas de inteligencia artificial listos para producción.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Quito (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel intermedio que desean adquirir habilidades prácticas para personalizar modelos de IA en 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 financiero.
• Aplicar técnicas para la detección de fraude, la evaluación de riesgos y la generación de asesoramiento financiero.
• 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 impartida por un instructor en Quito (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel avanzado que deseen refinar sus habilidades para diagnosticar y resolver desafíos en el ajuste fino de 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 los procesos de ajuste fino para obtener un mejor rendimiento.
• Depurar los procesos de entrenamiento utilizando herramientas y técnicas prácticas.

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

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender los desafíos asociados al 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.
• Desplegar modelos ajustados finamente de manera efectiva en entornos de producción.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Quito (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel intermedio que desean aprovechar el poder de la ingeniería de prompts y el aprendizaje con pocos datos para optimizar el rendimiento de los LLM en aplicaciones del mundo real.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los principios de la ingeniería de prompts y el aprendizaje con pocos datos.
• Diseñar prompts efectivos para diversas tareas de PLN.
• Aprovechar las técnicas de aprendizaje con pocos ejemplos para adaptar los LLM con mínimos datos.
• Optimizar el rendimiento de los LLM para aplicaciones prácticas.

Esta capacitación en vivo impartida por un instructor en Quito (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel avanzado que desean dominar el ajuste fino de modelos multimodales para soluciones innovadoras de IA.

Al finalizar esta capacitación, 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 su rendimiento.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Quito (en línea o presencial) está dirigida a investigadores de IA de nivel avanzado, ingenieros de aprendizaje automático y desarrolladores que desean realizar el ajuste fino de modelos DeepSeek LLM para crear aplicaciones de IA especializadas adaptadas a industrias, dominios o necesidades empresariales específicas.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender la arquitectura y las capacidades de los modelos DeepSeek, incluidos DeepSeek-R1 y DeepSeek-V3.
• Preparar conjuntos de datos y preprocesar datos para el ajuste fino.
• Realizar el ajuste fino de DeepSeek LLM para aplicaciones específicas del dominio.
• Optimizar e implementar los modelos ajustados de manera eficiente.

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

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los desafíos asociados al despliegue de modelos ajustados en entornos de producción.
• Contenedorizar y desplegar modelos utilizando herramientas como Docker y Kubernetes.
• Implementar supervisión y registros de eventos para los modelos desplegados.
• Optimizar los modelos para reducir la latencia y mejorar la escalabilidad en escenarios reales.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Quito (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel avanzado en aprendizaje automático que deseen dominar técnicas de vanguardia de aprendizaje por transferencia y aplicarlas a problemas complejos del mundo real.

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Comprender conceptos avanzados y metodologías en aprendizaje por transferencia.
• Implementar técnicas de adaptación específicas del dominio para modelos preentrenados.
• Aplicar el aprendizaje continuo para gestionar tareas y conjuntos de datos en evolución.
• Dominar el ajuste fino multitarea para mejorar el rendimiento de los modelos a través de diversas tareas.

Vertex AI proporciona herramientas avanzadas para el ajuste fino de grandes modelos y la gestión de prompts, lo que permite a los desarrolladores y equipos de datos optimizar la precisión del modelo, agilizar los flujos de trabajo iterativos y garantizar un rigor en la evaluación mediante bibliotecas y servicios integrados.

Esta formación en vivo con instrucción (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel intermedio a avanzado que desean mejorar el rendimiento y la confiabilidad de las aplicaciones de inteligencia artificial generativa utilizando ajuste fino supervisado, versionamiento de prompts y servicios de evaluación en Vertex AI.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Aplicar técnicas de ajuste fino supervisado a los modelos Gemini en Vertex AI.
• Implementar flujos de trabajo de gestión de prompts que incluyan versionamiento y pruebas.
• Aprovechar las bibliotecas de evaluación para realizar comparaciones (benchmarks) y optimizar el rendimiento de la IA.
• Desplegar y monitorear modelos mejorados en entornos de producción.

Formato del curso

• Clase interactiva con discusión.
• Laboratorios prácticos con herramientas de ajuste fino y gestión de prompts de Vertex AI.
• Análisis de casos sobre la optimización de modelos empresariales.

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una formación personalizada para este curso, contáctenos para coordinarlo.

Esta formación impartida por un instructor en Quito (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel principiante e intermedio en aprendizaje automático que desean comprender y aplicar técnicas de aprendizaje por transferencia para mejorar la eficiencia y el rendimiento en proyectos de IA.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los conceptos clave y los beneficios del aprendizaje por transferencia.
• Explorar modelos preentrenados populares y sus aplicaciones.
• Realizar la adaptación (fine-tuning) de modelos preentrenados para tareas personalizadas.
• Aplicar el aprendizaje por transferencia para resolver problemas reales en procesamiento de lenguaje natural (PLN) y visión por computadora.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Quito (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores y profesionales de IA de nivel intermedio que deseen implementar estrategias de afinamiento para modelos grandes sin necesidad de recursos computacionales extensos.

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los principios de la Adaptación de Bajo Rango (LoRA).
• Implementar LoRA para el afinamiento eficiente de modelos grandes.
• Optimizar el afinamiento en entornos con recursos limitados.
• Evaluar e implementar modelos ajustados con LoRA para aplicaciones prácticas.

Esta formación práctica impartida por instructores en Quito (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 formación, los participantes podrán:

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

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Quito (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel intermedio que desean mejorar sus proyectos de PLN mediante el ajuste fino eficaz de modelos de lenguaje preentrenados.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• 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 los hiperparámetros para mejorar el rendimiento del modelo.
• Evaluar e implementar modelos ajustados en escenarios del mundo real.