Modelos de Lenguaje Pequeños (SLM) para Interacciones entre Humanos e IA

Esta formación en vivo, impartida por un instructor en Panama (en línea o presencial), está dirigida a científicos de datos y desarrolladores de nivel principiante e intermedio que deseen implementar y aprovechar los Modelos de Lenguaje Pequeños en diversas aplicaciones.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender la arquitectura y el funcionamiento de los Modelos de Lenguaje Pequeños.
• Implementar SLM para tareas como la generación de texto y el análisis de sentimiento.
• Optimizar y ajustar finamente los SLM para casos de uso específicos.
• Desplegar SLM en entornos con recursos limitados.
• Evaluar e interpretar el rendimiento de los SLM en escenarios del mundo real.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Panama (en línea o presencial) está dirigida a tecnólogos educativos de nivel intermedio, diseñadores instructivos y desarrolladores de IA en el ámbito educativo que deseen integrar Modelos de Lenguaje Pequeños (SLMs, por sus siglas en inglés) en plataformas educativas para mejorar los procesos de enseñanza y aprendizaje.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender el papel de los SLMs en la tecnología educativa.
• Diseñar experiencias de aprendizaje impulsadas por IA utilizando SLMs.
• Implementar SLMs en diversos entornos educativos.
• Evaluar la eficacia de los SLMs en los resultados de aprendizaje.

Esta formación en vivo con instructor en Panama (en línea o presencial) está dirigida a planificadores urbanos, administradores de ciudades y desarrolladores de soluciones para ciudades inteligentes de nivel intermedio que desean implementar Modelos de Lenguaje Pequeños (SLM) en proyectos de ciudades inteligentes para mejorar la vida urbana.

Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender la aplicación de SLM en ciudades inteligentes.
• Integrar SLM con conjuntos de datos urbanos para mejorar la toma de decisiones.
• Desarrollar estrategias para desplegar SLM en sistemas de gestión urbana.
• Evaluar el impacto de los SLM en la planificación urbana y las soluciones de ciudades inteligentes.

Esta formación en vivo y guiada por un instructor en Panama (en línea o presencial) está dirigida a científicos de datos e ingenieros de aprendizaje automático de nivel intermedio que desean crear y aplicar modelos de lenguaje pequeños adaptados a dominios específicos, como el ámbito legal, médico y técnico.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender la importancia y la aplicación de los modelos de lenguaje específicos por dominio.
• Seleccionar y preprocesar conjuntos de datos especializados para el entrenamiento del modelo.
• Entrenar y ajustar finamente (fine-tuning) modelos de lenguaje para aplicaciones específicas por dominio.
• Evaluar y establecer puntos de referencia para los modelos utilizando métricas relevantes para el dominio.
• Implementar en producción modelos de lenguaje específicos por dominio en escenarios del mundo real.

Esta formación en vivo impartida por instructores en Panama (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de aprendizaje automático y expertos en IA de nivel avanzado que deseen desarrollar soluciones de IA eficientes en energía utilizando modelos de lenguaje pequeños, que sean tanto potentes como respetuosos con el medio ambiente.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender el impacto de la IA en el consumo energético y en el medio ambiente.
• Aplicar técnicas de compresión y optimización de modelos para reducir el tamaño y el uso energético de los modelos de IA.
• Utilizar hardware y marcos de software eficientes en energía para la implementación de IA.
• Implementar las mejores prácticas para el desarrollo sostenible de IA.
• Defender y contribuir a prácticas sostenibles en la industria de la IA.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Panama (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de TI de nivel intermedio que desean desplegar modelos de lenguaje pequeños directamente en dispositivos con capacidades de procesamiento limitadas, abriendo nuevas posibilidades para aplicaciones innovadoras en diversos sectores.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los desafíos y soluciones para implementar IA en hardware compacto.
• Optimizar y comprimir modelos de IA para un despliegue eficiente en el dispositivo.
• Utilizar marcos de trabajo y herramientas modernas de IA para la implementación de modelos en el dispositivo.
• Diseñar y desarrollar aplicaciones de IA en tiempo real para dispositivos móviles e IoT.
• Evaluar y garantizar la seguridad y privacidad de los sistemas de IA en el dispositivo.