Ajuste fino avanzado y gestión de prompts en Vertex AI

Este curso presencial o online, impartido por instructores expertos, está dirigido a profesionales avanzados del aprendizaje automático que desean dominar las técnicas más innovadoras en aprendizaje por transferencia y aplicarlas a problemas complejos del mundo real.

Al finalizar el curso, los participantes serán capaces de:

• Comprender conceptos y metodologías avanzadas relacionadas con el aprendizaje por transferencia.
• Aplicar técnicas de adaptación a dominios específicos en modelos previamente entrenados.
• Utilizar el aprendizaje continuo para gestionar tareas y conjuntos de datos que evolucionan con el tiempo.
• Dominar el ajuste fino multitarea para mejorar el rendimiento del modelo en diversas tareas.

Este curso presencial o en línea, impartido por un instructor, está dirigido a ingenieros de mantenimiento de inteligencia artificial y profesionales de MLOps de nivel avanzado que deseen implementar pipelines robustos de aprendizaje continuo y estrategias eficaces para actualizar modelos ya desplegados y ajustados finamente.

Al término del curso, los participantes serán capaces de:

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

Este curso presencial o en línea, impartido por instructores en España, está orientado a desarrolladores de nivel intermedio, científicos de datos y profesionales del sector tecnológico que deseen utilizar Google Vertex AI para crear e implementar modelos de IA personalizados.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Comprender las posibilidades y funciones de Google Vertex AI.
• Configurar el entorno de trabajo con Google Vertex AI.
• Desarrollar y entrenar modelos de IA personalizados empleando Vertex AI.
• Implementar y gestionar dichos modelos en Google Cloud Platform.
• Aplicar las herramientas de Vertex AI para supervisar y perfeccionar el rendimiento de los modelos.
• Seguir procedimientos óptimos en la elaboración e implementación de modelos de inteligencia artificial.

Este curso presencial o virtual dirigido a profesionales avanzados tiene como objetivo ayudarles a desplegar modelos ya ajustados de manera fiable y eficiente.

Al finalizar el entrenamiento, los asistentes serán capaces de:

• Comprender las dificultades inherentes al despliegue de modelos ajustados en producción.
• Crear contenedores y desplegar modelos utilizando herramientas como Docker y Kubernetes.
• Implementar sistemas de supervisión y registro para los modelos ya desplegados.
• Optimizar los modelos en cuanto a latencia y escalabilidad dentro de contextos reales.

Se trata de una formación presencial o en línea España, dirigida a profesionales de nivel intermedio que deseen adquirir habilidades prácticas para personalizar modelos de IA destinados a tareas financieras críticas.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Comprender los fundamentos del ajuste fino aplicado al sector financiero.
• Aprovechar modelos previamente entrenados para tareas específicas en el ámbito financiero.
• Aplicar métodos de detección de fraudes, evaluación de riesgos y generación de asesoramiento financiero automatizado.
• Cumplir con normativas financieras como el GDPR y la SOX.
• Implementar prácticas de seguridad de datos y ética en el desarrollo de soluciones de IA para el sector financiero.

Este programa formativo, impartido por instructores y disponible tanto online como presencialmente en España, va dirigido a profesionales de nivel intermedio a avanzado que buscan personalizar modelos preentrenados para tareas y datos específicos.

Al concluir esta formación, los asistentes podrán:

• Entender en profundidad los principios del ajuste fino así como sus usos prácticos.
• Organizar adecuadamente los datos necesarios para dicho ajuste fino.
• Modificar y optimizar grandes modelos lingüísticos (LLMs) con el objetivo de resolver diversas tareas relacionadas con el procesamiento del lenguaje natural.
• Mejorar el rendimiento general del modelo y superar los obstáculos habituales en su desarrollo.

Este taller presencial o en línea, impartido por instructores, está dirigido a desarrolladores y especialistas en IA de nivel intermedio que desean implementar estrategias de ajuste fino en modelos grandes sin necesidad de contar con recursos computacionales abundantes.

Al finalizar el curso, los participantes podrán:

• Entender los principios fundamentales de la Adaptación de Bajo Rango (LoRA).
• Aplicar LoRA para lograr un ajuste fino eficiente en modelos de gran escala.
• Optimizar dicho ajuste en entornos con limitaciones de recursos.
• Evaluar y desplegar modelos modificados mediante LoRA para usos prácticos.

Esta formación dirigida por un instructor, impartida presencial o virtualmente, va dirigida a desarrolladores principiantes, intermedios y avanzados; ingenieros cloud y equipos técnicos que desean emplear las herramientas de IA generativa de Google Cloud para crear y evaluar aplicaciones inteligentes de forma práctica.

Al finalizar, los participantes sabrán manejar los servicios de IA generativa ofrecidos por Google Cloud, diseñar prompts efectivos, construir soluciones básicas con Vertex AI y aplicar principios responsables en el desarrollo con IA.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en España (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores y profesionales técnicos de nivel principiante, intermedio y avanzado que desean utilizar Google Cloud para crear agentes de IA que puedan automatizar tareas, utilizar herramientas y trabajar con datos de negocio.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán: explicar conceptos de agentes de IA, construir agentes con Vertex AI, conectar agentes a herramientas y datos externos, e implementar agentes para casos de uso empresarial.