Cursos de Fine-Tuning en Venezuela

Esta formación en vivo con instructor en Venezuela (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de IA de defensa de nivel avanzado y desarrolladores de tecnología militar que deseen afinar modelos de aprendizaje profundo para su uso en vehículos autónomos, drones y sistemas de vigilancia, cumpliendo con estrictos estándares de seguridad y fiabilidad.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Afinar modelos de visión por computadora y fusión de sensores para tareas de vigilancia y apuntado.
• Adaptar sistemas de IA autónomos a entornos y perfiles de misión cambiantes.
• Implementar mecanismos robustos de validación y seguridad (fail-safe) en las canalizaciones de modelos.
• Garantizar el cumplimiento de normativas de cumplimiento, seguridad y protección específicas para la defensa.

Esta formación en vivo, impartida por un instructor, en Venezuela (en línea o presencial), está dirigida a ingenieros de tecnología jurídica y desarrolladores de IA de nivel intermedio que deseen realizar ajuste fino a modelos de lenguaje 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 serán capaces de:

• Preparar y limpiar documentos legales para realizar ajuste fino en modelos de NLP.
• Aplicar estrategias de ajuste fino para mejorar la precisión del modelo en tareas legales.
• Desplegar modelos que asistan en la revisión, clasificación e investigación de contratos.
• Garantizar el cumplimiento normativo, la auditableidad y la trazabilidad de las salidas de IA en contextos legales.

Esta formación en vivo dirigida por un instructor en Venezuela (en línea o presencial) está destinada a desarrolladores y científicos de datos de IA médica de nivel intermedio a avanzado que deseen ajustar modelos para el diagnóstico clínico, la predicción de enfermedades y la previsión de resultados de pacientes utilizando datos médicos estructurados y no estructurados.

Al final de esta formación, los participantes podrán:

• Ajustar modelos de IA en conjuntos de datos de atención médica que incluyen Historias Clínicas Electrónicas (EMR), imágenes y datos de series temporales.
• Aplicar aprendizaje por transferencia, adaptación al dominio y compresión de modelos en contextos médicos.
• Abordar la privacidad, el sesgo y el cumplimiento normativo en el desarrollo de modelos.
• Desplegar y monitorear modelos ajustados finamente en entornos reales de atención médica.

Esta formación en vivo con instructor en Venezuela (en línea o presencial) está dirigida a científicos de datos e ingenieros de IA de nivel avanzado en el sector financiero que deseen afinar modelos para aplicaciones como la puntuación de crédito, la detección de fraude y la modelación de riesgos utilizando datos financieros específicos del dominio.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Afina 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 regularización para optimizar la eficiencia del modelo.
• Integrar consideraciones de cumplimiento financiero en el flujo de trabajo de modelado de IA.
• Desplegar modelos afinados para su uso en producción en plataformas de servicios financieros.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Venezuela (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de mantenimiento de IA de nivel avanzado y profesionales de MLOps que desean implementar canales de aprendizaje continuo robustos y estrategias de actualización efectivas para modelos desplegados y ajustados.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• 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 los controles de seguimiento y las detonantes de actualización basadas en la deriva del modelo o cambios en los datos.
• Integrar estrategias de actualización de modelos en pipelines de CI/CD y MLOps existentes.

Esta formación en vivo con instructor en <ubic> (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores intermedios de IA embebida y especialistas en computación periférica que desean realizar ajuste fino y optimizar modelos ligeros de IA para su implementación en dispositivos con recursos limitados.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Seleccionar y adaptar modelos preentrenados adecuados para la implementación 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 lograr un rendimiento específico a la tarea.
• Implementar modelos optimizados en plataformas de hardware real en el borde.

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

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender la arquitectura y los métodos de preentrenamiento de los modelos de visión-lenguaje.
• Realizar ajuste fino a VLM para clasificación, recuperación, generación de descripciones (captioning) 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 instructores en Venezuela (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de aprendizaje automático de nivel intermedio y profesionales del cumplimiento de IA que deseen identificar, evaluar y reducir los riesgos de seguridad y los sesgos en modelos de lenguaje ajustados finamente.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

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

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Venezuela (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de PLN con nivel intermedio y equipos de gestión del conocimiento que deseen afinar tuberías RAG para mejorar el rendimiento en casos de uso como respuesta a preguntas, búsqueda empresarial y resumido.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

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

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

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 pipelines de ajuste fino utilizando Hugging Face Transformers y PEFT.
• Evaluar, guardar e implementar los modelos ajustados en entornos seguros.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Venezuela (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 mediante métodos como LoRA, Ajuste con Adaptadores (Adapter Tuning) y Ajuste con Prefijos (Prefix Tuning).

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender la teoría subyacente a los enfoques de ajuste fino eficiente en parámetros.
• Implementar LoRA, Ajuste con Adaptadores y Ajuste 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 LLM ajustados finamente con requisitos reducidos de cómputo y almacenamiento.

Esta formación en vivo dirigida por un instructor en Venezuela (en línea o presencial) está destinada a ingenieros de aprendizaje automático de nivel intermedio a avanzado, desarrolladores de inteligencia artificial y científicos de datos que deseen aprender a utilizar QLoRA para ajustar finamente grandes modelos de manera eficiente con fines específicos y personalización.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

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

Esta formación en vivo dirigida por instructores en Venezuela (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de aprendizaje automático y investigadores de IA de nivel avanzado que deseen aplicar RLHF para realizar el ajuste fino de grandes modelos de IA, obteniendo un rendimiento superior, mayor seguridad y una mejor alineación.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender los fundamentos teóricos del RLHF y entender por qué es esencial en el desarrollo actual 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 los flujos de trabajo de RLHF en sistemas de IA listos para producción.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Venezuela (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel intermedio que deseen adquirir habilidades prácticas para personalizar modelos de IA en tareas financieras críticas.

Al finalizar esta formación, 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 fraudes, evaluación de riesgos y generación de asesoría financiera.
• Garantizar el cumplimiento de las normativas 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 Venezuela (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel avanzado que deseen perfeccionar sus habilidades en el diagnóstico y solución de desafíos de ajuste fino para modelos de aprendizaje automático.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

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

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

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• 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.
• Desplegar modelos ajustados de manera efectiva en entornos de producción.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Venezuela (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 ejemplos para optimizar el rendimiento de los LLM en aplicaciones del mundo real.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

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

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Venezuela (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 formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender la arquitectura de modelos multimodales como CLIP y Flamingo.
• Preparar y preprocesar conjuntos de datos multimodales de manera efectiva.
• Realizar el ajuste fino de modelos multimodales para tareas específicas.
• Optimizar los modelos para aplicaciones y rendimiento en el mundo real.

Esta capacitación en vivo impartida por un instructor en <ubic> (en línea o presencial) está dirigida a investigadores avanzados de IA, ingenieros de aprendizaje automático y desarrolladores que deseen 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 capacitación, los participantes podrán:

• Comprender la arquitectura y las capacidades de los modelos DeepSeek, incluidos DeepSeek-R1 y DeepSeek-V3.
• Preparar conjuntos de datos y procesar los 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 presencial impartida por instructores en Venezuela (en línea o in situ) está dirigida a profesionales de nivel avanzado que desean desplegar modelos ajustados de manera confiable y eficiente.

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los desafíos asociados al despliegue de modelos ajustados en producción.
• Contenerar y desplegar modelos utilizando herramientas como Docker y Kubernetes.
• Implementar sistemas de monitoreo y registro (logging) para los modelos desplegados.
• Optimizar los modelos en términos de latencia y escalabilidad en escenarios del mundo real.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Venezuela (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel avanzado en machine learning que deseen dominar las técnicas más innovadoras de aprendizaje por transferencia y aplicarlas a problemas complejos del mundo real.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• 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.
• Dominar el ajuste fino multitarea para mejorar el rendimiento del modelo en diversas tareas.

Vertex AI ofrece herramientas avanzadas para realizar ajuste fino de modelos grandes y gestionar prompts, lo que permite a los desarrolladores y equipos de datos optimizar la precisión del modelo, agilizar los flujos de trabajo de iteración y garantizar la rigurosidad en la evaluación mediante bibliotecas y servicios integrados.

Esta formación en vivo con instructor (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel intermedio a avanzado que deseen mejorar el rendimiento y la confiabilidad de las aplicaciones de IA generativa utilizando ajuste fino supervisado, versionamiento 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 versionamiento y pruebas.
• Utilizar bibliotecas de evaluación para establecer puntos de referencia y optimizar el rendimiento de la IA.
• Desplegar y monitorear modelos mejorados en entornos de producción.

Formato del curso

• Clase interactiva y discusión.
• Laboratorios prácticos con herramientas de ajuste fino y 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 en vivo impartida por un instructor en <ubicación> (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 inteligencia artificial.

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 el ajuste fino (fine-tuning) de modelos preentrenados para tareas personalizadas.
• Aplicar el aprendizaje por transferencia para resolver problemas del mundo real en Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN/NLP) y visión por computadora.

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

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

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

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Venezuela (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel intermedio a avanzado que deseen personalizar modelos preentrenados para tareas y conjuntos de datos concretos.

A finales de esta formación, los participantes serán capaces de:

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

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

Al finalizar esta formación, 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 los hiperparámetros para mejorar el rendimiento del modelo.
• Evaluar e implementar modelos ajustados en escenarios del mundo real.