Ajuste fino eficiente mediante Adaptación de Bajo Rango (LoRA)

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.

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 curso presencial o en línea, impartido por instructores en España, está destinado a profesionales avanzados que deseen dominar el ajuste fino de modelos multimodales para crear soluciones innovadoras basadas en inteligencia artificial.

Al concluirlo, los participantes serán capaces de:

• Entender la estructura de modelos multimodales como CLIP y Flamingo.
• Organizar y procesar eficazmente conjuntos de datos que contengan múltiples tipos de información.
• Ajustar finamente dichos modelos para cumplir con objetivos específicos.
• Optimizarlos para un desempeño óptimo en entornos reales.

Este curso presencial o en línea, impartido por instructores, está dirigido a profesionales de nivel intermedio que deseen impulsar sus proyectos de NLP mediante el ajuste eficaz de modelos lingüísticos preentrenados.

Al concluir este entrenamiento, los participantes serán capaces de:

• Comprender las bases del ajuste fino para tareas de NLP.
• Ajustar modelos preentrenados como GPT, BERT y T5 para aplicaciones concretas del lenguaje natural.
• Optimizar los hiperparámetros con el fin de potenciar el rendimiento del modelo.
• Evaluar e implementar dichos modelos en situaciones prácticas.

Este curso práctico, dirigido por un instructor en España (en línea o presencial), va destinado a científicos de datos e ingenieros de IA con experiencia en el sector financiero que deseen afinar modelos para aplicaciones como la evaluación crediticia, la detección de fraudes y el análisis de riesgos utilizando información específica del mundo financiero.

Una vez finalizado este entrenamiento, los participantes podrán:

• Afinar modelos de IA con datos financieros a fin de aumentar la capacidad predictiva en materia de fraudes y riesgos.
• Utilizar técnicas como el aprendizaje por transferencia, LoRA y la regularización para potenciar la eficiencia del modelo.
• Integrar normativas de cumplimiento financiero dentro del proceso completo de creación de modelos IA.
• Desplegar los modelos ajustados en entornos operativos pertenecientes a plataformas de servicios financieros.

Esta formación presencial o online, impartida por un instructor, está dirigida a desarrolladores e investigadores de IA médica con nivel intermedio o avanzado que deseen adaptar modelos para el diagnóstico clínico, la predicción de enfermedades y la estimación de resultados en pacientes empleando datos sanitarios estructurados y no estructurados.

Al concluir este curso, los asistentes podrán:

• Ajustar modelos de IA con conjuntos de datos médicos como historias clínicas electrónicas, imágenes diagnósticas y series temporales.
• Utilizar el aprendizaje por transferencia, la adaptación al dominio específico y técnicas de compresión de modelos en contextos médicos.
• Considerar aspectos clave como la privacidad de datos, los sesgos algorítmicos y el cumplimiento normativo durante el desarrollo de sistemas de IA.
• Implementar y supervisar modelos ajustados en entornos sanitarios reales.

Este taller presencial o en línea se orienta a profesionales altamente capacitados: investigadores en IA, ingenieros de aprendizaje automático y programadores que desean adaptar los modelos DeepSeek LLM para construir aplicaciones inteligentes destinadas a distintos sectores industriales o necesidades empresariales.

Al finalizar el curso, los participantes contarán con la capacidad de:

• Comprender a profundidad la estructura y funcionalidad de los modelos DeepSeek (tales como DeepSeek-R1 y DeepSeek-V3).
• Organizar y procesar datos con el fin de realizar su posterior entrenamiento.
• Ejecutar eficazmente el ajuste fino para dar forma a soluciones adaptadas a campos específicos.
• Perfeccionar y desplegar con éxito los modelos generados a través del entrenamiento.

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.

Esta formación presencial o online, impartida por un instructor en España, está dirigida a ingenieros tecnológicos legales y desarrolladores de IA de nivel intermedio que desean optimizar 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 este curso, los participantes podrán:

• Preparar y limpiar documentos legales para el ajuste fino de modelos de NLP.
• Aplicar estrategias de ajuste fino con el fin de mejorar la precisión del modelo en tareas jurídicas.
• Implementar los modelos para facilitar la revisión, clasificación e investigación de contratos.
• Garantizar el cumplimiento normativo, la trazabilidad y la posibilidad de auditoría de los resultados generados por la IA en contextos legales.

Este curso en vivo, guiado por un instructor España (online o presencial), está dirigido a ingenieros de machine learning, desarrolladores de inteligencia artificial y científicos de datos con nivel intermedio o avanzado que deseen aprender cómo utilizar QLoRA para adaptar eficazmente modelos grandes a tareas específicas.

Al finalizar la formación, los asistentes podrán:

• Comprender los principios teóricos de QLoRA y las técnicas de cuantización en LLM.
• Aplicar QLoRA al ajuste fino de modelos de lenguaje para usos sectoriales concretos.
• Optimizar el desempeño del proceso de adaptación en condiciones de recursos limitados mediante cuantización.
• Desplegar y analizar con éxito los modelos resultantes en escenarios reales.

Este curso práctico, dirigido por instructores y realizado <en> (en línea o presencial), está orientado a desarrolladores de IA embebida y especialistas en computación perimetral con nivel intermedio que desean ajustar y optimizar modelos de inteligencia artificial ligeros para su uso en dispositivos cuya capacidad es limitada.

Al finalizar el curso, los participantes serán capaces de:

• Seleccionar y adaptar modelos previamente entrenados idóneos para implementación en dispositivos perimetrales.
• Aplicar técnicas como la cuantización y la poda, entre otras de compresión, a fin de reducir el volumen del modelo y su latencia.
• Efectuar ajustes finos mediante aprendizaje por transferencia para potenciar el desempeño del modelo en tareas específicas.
• Implementar modelos optimizados sobre plataformas de hardware perimetral genuinas.