Cursos de Fine-Tuning en Madrid

Este curso práctico dirigido por instructores en Madrid (en línea o presencial) está orientado a ingenieros de inteligencia artificial especializados en defensa y desarrolladores de tecnología militar que deseen ajustar modelos de aprendizaje profundo para emplearlos en vehículos autónomos, drones y sistemas de vigilancia, cumpliendo así con rigurosos estándares de seguridad y fiabilidad.

Al finalizar este curso, los participantes podrán:

• Ajustar modelos de visión por computadora y fusión de sensores para tareas de vigilancia y detección de objetivos.
• Adaptar sistemas de inteligencia artificial autónomos a entornos cambiantes y perfiles de misión distintos.
• Implementar mecanismos robustos de validación y protección ante fallos en los flujos de trabajo de modelos.
• Garantizar el cumplimiento con normativas, requisitos de seguridad y estándares específicos del ámbito defensivo.

Esta formación presencial o online, impartida por un instructor en Madrid, 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.

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 curso práctico, dirigido por un instructor en Madrid (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.

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 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.

Este curso presencial o en línea, dirigido por un instructor, está pensado para ingenieros de visión por computadora y desarrolladores de IA de nivel avanzado que desean ajustar modelos VLM como CLIP y Flamingo para optimizar su rendimiento en tareas visuales y textuales específicas del sector.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes podrán:

• Comprender la arquitectura y los métodos de preentrenamiento de los modelos visión-lenguaje.
• Ajustar VLM para tareas como clasificación, recuperación de información, generación de descripciones o preguntas-respuestas multimodales.
• Preparar conjuntos de datos y aplicar estrategias PEFT a fin de reducir el consumo de recursos.
• Evaluar e implementar modelos VLM personalizados en entornos productivos.

Esta formación en vivo, impartida por un instructor, en Madrid (en línea o en persona), está dirigida a ingenieros de ML de nivel intermedio y profesionales del cumplimiento de IA que deseen identificar, evaluar y reducir los riesgos de seguridad y los sesgos en los modelos de lenguaje ajustados finamente.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender el contexto ético y regulatorio de los sistemas de IA seguros.
• Identificar y evaluar las formas comunes de sesgo en los modelos ajustados finamente.
• Aplicar técnicas de mitigación del sesgo durante y después del entrenamiento.
• Diseñar y auditar modelos en términos de seguridad, transparencia e equidad.

Este curso práctico, dirigido por un instructor Madrid (online o presencial), está orientado a ingenieros de NLP y equipos de gestión del conocimiento con nivel intermedio que buscan perfeccionar sus pipelines RAG para potenciar el rendimiento en la respuesta a preguntas, búsquedas corporativas y elaboración de resúmenes.

Al concluir este curso, los participantes podrán:

• Comprender la arquitectura y el flujo de trabajo de los sistemas RAG.
• Ajustar finamente los componentes de recuperación y generación para datos específicos del dominio.
• Evaluar el desempeño de los sistemas RAG y aplicar mejoras mediante técnicas PEFT.
• Implementar sistemas RAG optimizados para uso interno o productivo.

Este curso presencial o online, dirigido por un instructor en Madrid, está destinado a profesionales intermedios del aprendizaje automático y desarrolladores de IA que deseen realizar el ajuste fino e implementar modelos de peso abierto como LLaMA, Mistral y Qwen para aplicaciones empresariales o internas específicas.

Al finalizar este curso, los participantes podrán:

• Comprender el ecosistema y las diferencias entre los distintos modelos LLM de código abierto.
• Preparar conjuntos de datos y configuraciones necesarias para el ajuste fino de modelos como LLaMA, Mistral y Qwen.
• Ejecutar procesos de ajuste fino empleando las librerías Hugging Face Transformers y PEFT.
• Evaluar, guardar e implementar los modelos ya ajustados en entornos seguros.

Este curso presencial o online, impartido por instructores en Madrid, está dirigido a científicos de datos e ingenieros de inteligencia artificial con conocimientos intermedios que deseen realizar el ajuste fino de modelos lingüísticos grandes de manera más económica y eficiente mediante técnicas como LoRA, Adapter Tuning y Prefix Tuning.

Al finalizar este curso, los participantes podrán:

• Comprender la teoría subyacente a las técnicas de ajuste fino eficiente en parámetros.
• Implementar LoRA, Adapter Tuning y Prefix Tuning utilizando Hugging Face PEFT.
• Comparar los beneficios y desventajas en términos de rendimiento y coste entre los métodos PEFT y el ajuste fino completo.
• Implementar y escalar modelos lingüísticos grandes ya ajustados, reduciendo así los requisitos computacionales y de almacenamiento.

Este curso en vivo, guiado por un instructor Madrid (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 entrenamiento presencial o online, dirigido por instructores expertos Madrid, está pensado para ingenieros de nivel avanzado y especialistas en IA que buscan aplicar el RLHF con el fin de optimizar modelos de gran escala respecto a rendimiento, seguridad y coherencia.

Al finalizar esta formación, los asistentes contarán con la capacidad para:

• Apropiarse de los fundamentos teóricos del RLHF y entender por qué es clave en el desarrollo actual de la IA avanzada.
• Diseñar modelos que usen recompensas derivadas de opiniones humanas para controlar procesos de aprendizaje por refuerzo.
• Realizar el ajuste fino de modelos de lenguaje gracias al uso de estrategias RLHF, garantizando resultados acordes con las preferencias sociales.
• Aplicar criterios probados para incrementar la viabilidad operativa y el crecimiento general de flujos de trabajo basados en RLHF.

Se trata de una formación presencial o en línea Madrid, 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 taller presencial o online dirigido por un instructor (en Madrid) está destinado a profesionales avanzados que buscan potenciar sus habilidades para diagnosticar y resolver problemas relacionados con el ajuste fino de modelos de aprendizaje automático.

Al concluir este curso, los participantes serán capaces de:

• Diagnosticar dificultades como el sobreajuste, el subajuste y la desigualdad en la distribución de datos.
• Aplicar estrategias para mejorar la convergencia del modelo.
• Optimizar los procesos de ajuste fino con el fin de aumentar su eficiencia.
• Depurar los procesos de entrenamiento mediante técnicas y herramientas prácticas.

Esta formación presencial o online dirigida por un instructor está destinada a profesionales de nivel avanzado que deseen dominar técnicas para optimizar modelos grandes con el fin de realizar ajustes fines rentables en escenarios del mundo real.

Al finalizar este curso, los participantes podrán:

• Comprender las dificultades inherentes al ajuste fino de modelos grandes.
• Aplicar técnicas de entrenamiento distribuido en modelos grandes.
• Aprovechar la cuantización y la poda de modelos para mejorar su eficiencia.
• Optimizar el uso del hardware durante las tareas de ajuste fino.
• Desplegar con éxito los modelos ya ajustados en entornos productivos.

Esta formación presencial o en línea dirigida por instructores está dirigida a profesionales de nivel intermedio que deseen aprovechar el potencial de la ingeniería de prompts y del aprendizaje con pocos ejemplos para optimizar el rendimiento de los LLM en aplicaciones reales.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Comprender los principios fundamentales de la ingeniería de prompts y del aprendizaje con pocos ejemplos.
• Diseñar prompts eficaces para distintas tareas de procesamiento del lenguaje natural.
• Utilizar técnicas basadas en pocos ejemplos para adaptar los LLM con un volumen mínimo de datos.
• Optimizar el rendimiento de los modelos de lenguaje en aplicaciones prácticas.

Este curso presencial o en línea, impartido por instructores en Madrid, 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 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.

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.

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.

Vertex AI ofrece herramientas avanzadas para el ajuste fino de modelos de gran tamaño y la gestión de prompts, permitiendo a desarrolladores y equipos de datos optimizar la precisión de los modelos, agilizar los procesos iterativos y garantizar una evaluación rigurosa mediante bibliotecas y servicios integrados.

Esta capacitación práctica dirigida por un instructor (en línea o presencial) está orientada a profesionales de nivel intermedio y avanzado que deseen mejorar el rendimiento y la fiabilidad de aplicaciones de IA generativa mediante el ajuste fino supervisado, el control de versiones de prompts y los servicios de evaluación disponibles en Vertex AI.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Aplicar técnicas de ajuste fino supervisado a los modelos Gemini en Vertex AI.
• Implementar flujos de trabajo para la gestión de prompts, incluyendo control de versiones y pruebas.
• Aprovechar las bibliotecas de evaluación para analizar y optimizar el desempeño de los modelos de IA.
• Implementar y supervisar los modelos mejorados en entornos de producción.

Formato del curso

• Clases interactivas con discusiones guiadas.
• Talleres prácticos utilizando herramientas de ajuste fino y gestión de prompts en Vertex AI.
• Análisis de casos reales relacionados con la optimización de modelos empresariales.

Opciones de personalización del curso

• Si desea solicitar una capacitación personalizada, no dude en contactarnos para coordinarla.

Este curso presencial o online impartido por un instructor (realizado en Madrid) está dirigido a profesionales de machine learning con conocimientos básicos o intermedios que deseen comprender y aplicar técnicas de aprendizaje por transferencia para potenciar la eficiencia y el rendimiento de sus proyectos de inteligencia artificial.

Al concluir el curso, los participantes podrán:

• Comprender los conceptos fundamentales y ventajas del aprendizaje por transferencia.
• Explorar modelos ya entrenados populares y sus usos prácticos.
• Aplicar el ajuste fino de esos modelos en tareas específicas.
• Utilizar el aprendizaje por transferencia para resolver retos reales del procesamiento de lenguaje natural y la visión por computadora.

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 programa formativo, impartido por instructores y disponible tanto online como presencialmente en Madrid, 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 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.