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
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Reseñas (3)
Me gustó mucho el final donde tuvimos la oportunidad de experimentar con CHAT GPT. La sala no estaba muy bien preparada para esto; en lugar de una gran mesa, varias mesas pequeñas nos habrían permitido formar grupos pequeños y generar ideas de manera más efectiva.
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Que se estuviera aplicando datos reales de la empresa. El formador tenía un enfoque muy bueno al hacer que los participantes colaboraran y competieran.
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