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Temario del curso

Introducción a los Pequeños Modelos Lingüísticos (SLMs)

  • Visión general sobre los modelos lingüísticos
  • Evolución desde modelos de gran escala hacia SLMs
  • Arquitectura y diseño de los Pequeños Modelos Lingüísticos
  • Ventajas y limitaciones de estos modelos

Fundamentos técnicos

  • Nobleza en redes neuronales y parámetros</li>
  • Procesos de entrenamiento para los SLMs
  • Requisitos de datos e optimización de modelos</li>
  • Métricas de evaluación aplicadas a modelos lingüísticos</li>

Aplicaciones de los SLMs en el procesamiento del lenguaje natural

  • Generación automática de texto mediante SLMs
  • Traducción e localización multilingüe</li>
  • Análisis de sentimientos y clasificación textual</li>
  • Sistemas de preguntas-respuestas y chatbots</li>

Aplicaciones reales de los SLMs

  • Aplicaciones móviles: Procesamiento lingüístico directo en el dispositivo</li>
  • Sistemas embebidos: Implementación de SLMs en dispositivos IoT</li>
  • Inteligencia artificial respetuosa con la privacidad: Procesamiento local de datos</li>
  • Informática perimetral: Uso de los SLMs en entornos de baja latencia</li>

Estudios de caso prácticos

  • Análisis de ejemplos exitosos de implementación de SLMs</li>
  • Aplicaciones sectoriales específicas (salud, finanzas, etc.)</li>
  • Comparativa entre rendimiento de los SLMs y modelos grandes en entornos productivos</li>

Tendencias futuras

  • Direcciones actuales e investigaciones relacionadas con los SLMs</li>
  • Desafíos existentes en escalado e implementación</li>
  • Aspectos éticos y responsabilidad en el uso de la IA</li>
  • Perspectivas del futuro: Próximas generaciones de Pequeños Modelos Lingüísticos</li>

Talleres prácticos

  • Creación paso a paso de un modelo SLM sencillo para generar texto</li>
  • Integración de SLMs en aplicaciones móviles</li>
  • Ajuste fino del rendimiento de los modelos para casos particulares</li>
  • Evaluación del desempeño y mejoras posibles según su interpretabilidad</li>

Proyecto final

  • Selección de un problema concreto susceptible de abordarse mediante SLMs</li>
  • Diseño e implementación completa del modelo propuesto</li>
  • Testeo continuo y optimización iterativa</li>
  • Presentación final de resultados y conclusiones alcanzadas</li>

Resumen general y próximos pasos</p>

Requerimientos

  • Conocimientos básicos sobre conceptos de aprendizaje automático
  • Experiencia previa programando en Python
  • Nobleza en redes neuronales y aprendizaje profundo

Público objetivo

  • Científicos de datos
  • Desarrolladores de software
  • Aprendices interesados en inteligencia artificial
 14 Horas

Formación Corporativa a Medida

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