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Temario del curso

Introducción a los modelos preentrenados

  • ¿Qué son los modelos preentrenados?
  • Ventajas del uso de este tipo de modelos
  • Resumen de los modelos más populares (por ejemplo, BERT y ResNet)

Comprensión de las arquitecturas de los modelos preentrenados

  • Conceptos básicos sobre la estructura de los modelos
  • Aprendizaje por transferencia y el concepto de ajuste fino<\/li>
  • Cómo se desarrollan y entrenan estos modelos

Configuración del entorno de trabajo

  • Instalación y configuración de Python así como de sus librerías correspondientes
  • Exploración de repositorios especializados en modelos preentrenados (como Hugging Face)
  • Carga y prueba preliminar de dichos modelos

Trabajo práctico con modelos preentrenados

  • Aplicación en tareas de clasificación textual
  • Utilización para el reconocimiento visual de imágenes
  • Ajuste fino del modelo para adaptarlo a conjuntos de datos particulares

Implementación y despliegue de los modelos preentrenados

  • Exportación y almacenamiento seguro de los modelos modificados
  • Integración del modelo dentro de otras aplicaciones
  • Noveles aspectos clave para el despliegue en entornos productivos

Desafíos y buenas prácticas asociadas

  • Cómo identificar las limitaciones de los modelos
  • Técnicas recomendadas para evitar el sobreajuste durante su modificación
  • Asegurar un uso ético y responsable de estos algoritmos de IA

Tendencias futuras de los modelos preentrenados

  • Desarrollos recientes en cuanto a sus arquitecturas principales y empleo práctico
  • Avanzos actuales relacionados con el aprendizaje por transferencia
  • Exploración de modelos de lenguaje muy grandes así como de opciones multimodales.

Resumen y recomendaciones para el futuro paso a seguir

Requerimientos

  • Conocimientos básicos sobre los conceptos del aprendizaje automático
  • Experiencia previa con el lenguaje de programación Python
  • Entendimiento básico sobre el manejo de datos mediante librerías como Pandas

Público objetivo

  • Científicos de datos
  • Aspirantes a especialistas en IA
 14 Horas

Formación Corporativa a Medida

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