Ajuste fino específico por dominio para el sector financiero

Vertex AI proporciona herramientas avanzadas para el ajuste fino de modelos grandes y la gestión de prompts, permitiendo a los desarrolladores y equipos de datos optimizar la precisión del modelo, agilizar los flujos de trabajo de iteración y asegurar la rigurosidad de la evaluación con bibliotecas y servicios integrados.

Este curso de formación dirigido por un instructor (en línea o en el sitio) está destinado a practicantes de nivel intermedio a avanzado que deseen mejorar el rendimiento y la fiabilidad de las aplicaciones de IA generativa utilizando el ajuste fino supervisado, la gestión de versiones de prompts y servicios de evaluación en Vertex AI.

Al final de este curso, los participantes podrán:

• Aplicar técnicas de ajuste fino supervisado a modelos Gemini en Vertex AI.
• Implementar flujos de trabajo de gestión de prompts, incluyendo versiones y pruebas.
• Aprovechar las bibliotecas de evaluación para medir y optimizar el rendimiento de la IA.
• Desplegar y monitorear modelos mejorados en entornos de producción.

Formato del Curso

• Lectura interactiva y discusión.
• Ejercicios prácticos con herramientas de ajuste fino y prompts de Vertex AI.
• Casos de estudio de optimización de modelos empresariales.

Opciones de Personalización del Curso

• Para solicitar un curso de formación personalizado, por favor póngase en contacto con nosotros para hacer los arreglos necesarios.

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 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.

Esta formación en vivo, impartida por un instructor, en España (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 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 grande (LLM) para tareas de PLN.
• Optimizar el rendimiento del modelo y abordar los desafíos comunes.

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

Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender la arquitectura de modelos multimodales como CLIP y Flamingo.
• Prepare y preprocese conjuntos de datos multimodales de forma eficaz.
• Ajuste los modelos multimodales para tareas específicas.
• Optimice los modelos para las aplicaciones y el rendimiento del mundo real.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en España (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel intermedio que desean mejorar sus proyectos de PNL a través del ajuste efectivo de modelos de lenguaje preentrenados.

Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los fundamentos del ajuste fino de las tareas de PNL.
• Ajuste los modelos previamente entrenados, como GPT, BERT y T5, para aplicaciones específicas de NLP.
• Optimice los hiperparámetros para mejorar el rendimiento del modelo.
• Evalúe e implemente modelos ajustados en escenarios del mundo real.

Este entrenamiento en vivo dirigido por un instructor en España (en línea o presencial) está destinado a científicos de datos avanzados e ingenieros de IA del sector financiero que deseen ajustar los modelos para aplicaciones como el scoring crediticio, la detección de fraudes y la modelización de riesgos utilizando datos financieros específicos del dominio.

Al final de este entrenamiento, 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 modelado de IA.
• Implementar modelos ajustados finamente para su uso en plataformas de servicios financieros.

Este curso de formación dirigido por un instructor (en línea o presencial) en España está destinado a desarrolladores de IA médica y científicos de datos de nivel intermedio a avanzado que deseen ajustar modelos para diagnóstico clínico, predicción de enfermedades y pronóstico de resultados del paciente utilizando datos médicos estructurados y no estructurados.

Al finalizar este curso, los participantes podrán:

• Ajustar finamente modelos de IA en conjuntos de datos de salud, incluyendo EMRs, imágenes y datos de series temporales.
• Aplicar transfer learning, 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 finamente en entornos de atención médica del mundo real.

Esta formación en vivo dirigida por un instructor (en línea o presencial) en España está destinada a investigadores avanzados de IA, ingenieros de aprendizaje automático y desarrolladores que desean ajustar finamente los modelos LLM de DeepSeek para crear aplicaciones de IA especializadas adaptadas a industrias específicas, dominios o necesidades empresariales.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender la arquitectura y las capacidades de los modelos DeepSeek, incluyendo DeepSeek-R1 y DeepSeek-V3.
• Preparar conjuntos de datos y preprocesar datos para el ajuste fino.
• Ajustar finamente los LLM de DeepSeek para aplicaciones específicas de dominio.
• Optimizar y desplegar eficientemente modelos ajustados finamente.

Este curso práctico dirigido por instructores en España (en línea o presencial) está orientado a ingenieros de inteligencia artificial especializados en defensa y desarrolladores de tecnología militar que deseen ajustar modelos de aprendizaje profundo para emplearlos en vehículos autónomos, drones y sistemas de vigilancia, cumpliendo así con rigurosos estándares de seguridad y fiabilidad.

Al finalizar este curso, los participantes podrán:

• Ajustar modelos de visión por computadora y fusión de sensores para tareas de vigilancia y detección de objetivos.
• Adaptar sistemas de inteligencia artificial autónomos a entornos cambiantes y perfiles de misión distintos.
• Implementar mecanismos robustos de validación y protección ante fallos en los flujos de trabajo de modelos.
• Garantizar el cumplimiento con normativas, requisitos de seguridad y estándares específicos del ámbito defensivo.

Este curso de formación dirigido por un instructor (en línea o presencial) está orientado a ingenieros legales de tecnología y desarrolladores de IA de nivel intermedio que deseen ajustar modelos de lenguaje para tareas como el análisis de contratos, la extracción de cláusulas y la investigación legal automatizada en entornos de servicios legales.

Al final de este curso, los participantes serán capaces de:

• Preparar y limpiar documentos legales para el ajuste fino de modelos NLP.
• Aplicar estrategias de ajuste fino para mejorar la precisión del modelo en tareas legales.
• Implementar modelos para ayudar con la revisión, clasificación e investigación de contratos.
• Asegurar el cumplimiento, audibilidad y rastreabilidad de las salidas de IA en contextos legales.

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

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender la teoría detrás de QLoRA y las técnicas de cuantización para modelos de lenguaje grandes (LLM).
• Implementar QLoRA en el ajuste fino de grandes modelos de lenguaje para aplicaciones específicas de dominio.
• Optimizar el rendimiento del ajuste fino en recursos computacionales limitados utilizando cuantización.
• Deploy and evaluate fine-tuned models in real-world applications efficiently.

Este curso de formación dirigido por un instructor (en línea o en sitio) está destinado a desarrolladores de AI embebida y especialistas en computación de borde de nivel intermedio que desean ajustar y optimizar modelos de AI ligeros para su despliegue en dispositivos con recursos limitados.

Al final de este curso, los participantes serán capaces de:

• Seleccionar y adaptar modelos pre-entrenados adecuados para el despliegue en borde.
• Aplicar cuantización, poda y otras técnicas de compresión para reducir el tamaño del modelo y la latencia.
• Ajustar finamente los modelos utilizando transfer learning para un rendimiento específico a la tarea.
• Desplegar modelos optimizados en plataformas de hardware de borde reales.