Modelos de Lenguaje Pequeños (SLM) para Interacciones entre Humanos e IA

Esta formación en vivo, impartida por un instructor, en Venezuela (en línea o presencial), 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 podrán:

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

Esta formación en vivo, impartida por un instructor, en Venezuela (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 formación, 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 del aprendizaje.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Venezuela (en línea o presencial) está dirigida a planificadores urbanos, administradores municipales y desarrolladores de soluciones para ciudades inteligentes de nivel intermedio 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 mejorar la toma de decisiones.
• Desarrollar estrategias para desplegar SLM en sistemas de gestión urbana.
• Evaluar el impacto de los SLM en la planificación urbana y en las soluciones para ciudades inteligentes.

Esta formación en vivo, impartida por un instructor en Venezuela (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 la aplicación 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 evaluar las capacidades de los modelos utilizando métricas relevantes al dominio.
• Desplegar modelos de lenguaje específicos del dominio en escenarios del mundo real.

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

Al finalizar esta formación, 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 el despliegue de IA.
• Implementar las mejores prácticas para un desarrollo sostenible de la IA.
• Promover y contribuir a prácticas sostenibles en la industria de la IA.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en <ubic> (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 frameworks 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.