Ajuste fino de inteligencia artificial defensiva para sistemas autónomos y vigilancia

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 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.

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.

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.