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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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- Contenido personalizado: Adaptamos el temario y los ejercicios prácticos a los objetivos y necesidades reales del proyecto.
- Calendario flexible: Fechas y horarios adaptados a la agenda de su equipo.
- Modalidad: Online (en directo), In-company (en sus oficinas) o Híbrida.
Precio por grupo privado (formación online) desde 2900 € + IVA*
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