Cursos de Fine-Tuning en Panama

Esta formación impartida por instructores, en formato en vivo en Panama (en línea o presencial), está dirigida a ingenieros de IA de defensa de nivel avanzado y desarrolladores de tecnología militar que desean realizar ajustes finos en modelos de aprendizaje profundo para su uso en vehículos autónomos, drones y sistemas de vigilancia, cumpliendo con estrictos estándares de seguridad y confiabilidad.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Realizar ajustes finos en modelos de visión por computadora y fusión de sensores para tareas de vigilancia y objetivos.
• Adaptar sistemas autónomos de IA a entornos cambiantes y perfiles de misión.
• Implementar mecanismos robustos de validación y protección ante fallos en los flujos de trabajo de los modelos.
• Garantizar el cumplimiento de las normas de cumplimiento normativo, seguridad y protección específicas del sector de defensa.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Panama (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de tecnología jurídica y desarrolladores de IA de nivel intermedio que desean realizar ajustes finos en modelos de lenguaje para tareas como el análisis de contratos, la extracción de cláusulas y la investigación legal automatizada en entornos de servicios jurídicos.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Preparar y limpiar documentos legales para realizar ajustes finos en modelos de PLN.
• Aplicar estrategias de ajuste fino para mejorar la precisión de los modelos en tareas jurídicas.
• Implementar modelos que asistan en la revisión, clasificación e investigación de contratos.
• Garantizar el cumplimiento normativo, la auditabilidad y la trazabilidad de los resultados generados por la IA en contextos legales.

Esta formación en directo con instructor en Panama (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores de IA médica y científicos de datos de nivel intermedio a avanzado que deseen realizar ajustes finos en modelos para el diagnóstico clínico, la predicción de enfermedades y la previsión de resultados de los pacientes mediante el uso de datos médicos estructurados y no estructurados.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Realizar ajustes finos en modelos de IA con conjuntos de datos sanitarios, incluidas las historias médicas electrónicas (EMR), imágenes y datos de series temporales.
• Aplicar el aprendizaje por transferencia, la adaptación de dominio y la compresión de modelos en contextos médicos.
• Abordar la privacidad, los sesgos y el cumplimiento normativo en el desarrollo de modelos.
• Implementar y supervisar modelos ajustados en entornos sanitarios reales.

Esta formación en vivo con instructor en Panama (en línea o presencial) está dirigida a científicos de datos e ingenieros de IA de nivel avanzado en el sector financiero que desean realizar ajustes finos en modelos para aplicaciones como la puntuación crediticia, la detección de fraudes y la modelización de riesgos utilizando datos financieros específicos del dominio.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Realizar ajustes finos en modelos de IA sobre conjuntos de datos financieros para mejorar la predicción de fraudes y riesgos.
• Aplicar técnicas como el aprendizaje por transferencia, LoRA y la regularización para aumentar la eficiencia del modelo.
• Integrar consideraciones de cumplimiento financiero en el flujo de trabajo de modelización de IA.
• Desplegar modelos ajustados para su uso en producción en plataformas de servicios financieros.

Esta formación en vivo, impartida por un instructor en Panama (en línea o presencial), está dirigida a ingenieros de mantenimiento de IA y profesionales de MLOps de nivel avanzado que deseen implementar flujos de trabajo de aprendizaje continuo sólidos y estrategias de actualización eficaces para modelos desplegados y ajustados fino.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Diseñar e implementar flujos de trabajo de aprendizaje continuo para modelos desplegados.
• Mitigar el olvido catastrófico mediante una adecuada gestión del entrenamiento y la memoria.
• Automatizar las triggers de monitoreo y actualización basadas en la deriva del modelo o cambios en los datos.
• Integrar estrategias de actualización de modelos en los flujos de trabajo CI/CD y MLOps existentes.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Panama (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores de IA integrada y especialistas en computación perimetral de nivel intermedio que desean ajustar y optimizar modelos de IA ligeros para su despliegue en dispositivos con recursos limitados.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Seleccionar y adaptar modelos preentrenados adecuados para el despliegue perimetral.
• Aplicar cuantización, poda y otras técnicas de compresión para reducir el tamaño del modelo y la latencia.
• Ajustar finamente los modelos utilizando aprendizaje por transferencia para un rendimiento específico de la tarea.
• Desplegar modelos optimizados en plataformas de hardware perimetral reales.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Panama (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de visión por computadora y desarrolladores de IA de nivel avanzado que deseen realizar un ajuste fino de VLM como CLIP y Flamingo para mejorar su rendimiento en tareas visio-textuales específicas de la industria.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender la arquitectura y los métodos de preentrenamiento de los modelos visio-lingüísticos.
• Realizar un ajuste fino de VLM para tareas de clasificación, recuperación, generación de descripciones o preguntas y respuestas multimodales (QA).
• Preparar conjuntos de datos y aplicar estrategias PEFT para reducir el consumo de recursos.
• Evaluar e implementar VLM personalizados en entornos de producción.

Esta formación en vivo con un instructor en Panama (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de aprendizaje automático (ML) de nivel intermedio y profesionales de cumplimiento de IA que deseen identificar, evaluar y reducir los riesgos de seguridad y los sesgos en los modelos de lenguaje ajustados.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender el contexto ético y regulatorio de los sistemas de IA seguros.
• Identificar y evaluar formas comunes de sesgo en modelos ajustados.
• Aplicar técnicas de mitigación de sesgos durante y después del entrenamiento.
• Diseñar y auditar modelos para garantizar su seguridad, transparencia e imparcialidad.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Panama (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de PNL de nivel intermedio y equipos de gestión del conocimiento que desean ajustar finamente los pipelines de RAG para mejorar el rendimiento en casos de uso como respuesta a preguntas, búsqueda empresarial y resumen.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender la arquitectura y el flujo de trabajo de los sistemas RAG.
• Ajustar finamente los componentes de recuperación y generación para datos específicos de un dominio.
• Evaluar el rendimiento de RAG y aplicar mejoras mediante técnicas de PEFT.
• Desplegar sistemas RAG optimizados para uso interno o en producción.

Esta formación presencial impartida por un instructor en Panama (en línea o in situ) está dirigida a profesionales de aprendizaje automático (ML) y desarrolladores de IA de nivel intermedio que desean realizar ajuste fino e implementar modelos de peso abierto como LLaMA, Mistral y Qwen para aplicaciones comerciales específicas o internas.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender el ecosistema y las diferencias entre los LLMs de código abierto.
• Preparar conjuntos de datos y configuraciones de ajuste fino para modelos como LLaMA, Mistral y Qwen.
• Ejecutar pipelines de ajuste fino utilizando Hugging Face Transformers y PEFT.
• Evaluar, guardar e implementar modelos con ajuste fino en entornos seguros.

Esta formación en vivo con instructor en Panama (en línea o presencial) está dirigida a científicos de datos e ingenieros de IA de nivel intermedio que desean realizar ajustes finos a modelos de lenguaje grande de manera más económica y eficiente mediante métodos como LoRA, ajuste fino de adaptadores y ajuste fino de prefijos.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender la teoría detrás de los enfoques de ajuste fino eficiente en parámetros.
• Implementar LoRA, ajuste fino de adaptadores y ajuste fino de prefijos utilizando Hugging Face PEFT.
• Comparar las compensaciones entre rendimiento y costo de los métodos PEFT frente al ajuste fino completo.
• Desplegar y escalar modelos LLM ajustados con requisitos reducidos de cómputo y almacenamiento.

Esta formación en vivo con instructor en Panama (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de aprendizaje automático, desarrolladores de IA y científicos de datos de nivel intermedio a avanzado que deseen aprender a utilizar QLoRA para ajustar eficientemente grandes modelos para tareas específicas y personalizaciones.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender la teoría detrás de QLoRA y las técnicas de cuantificación para LLM.
• Implementar QLoRA en el ajuste fino de modelos lingüísticos grandes para aplicaciones específicas de dominio.
• Optimizar el rendimiento del ajuste fino en recursos computacionales limitados mediante la cuantificación.
• Desplegar y evaluar modelos ajustados eficientemente en aplicaciones del mundo real.

Esta formación en vivo, impartida por instructores en Panama (en línea o presencial), está dirigida a ingenieros de aprendizaje automático y científicos de datos de nivel avanzado que deseen aplicar RLHF para realizar ajustes finos en grandes modelos de IA, logrando un mejor rendimiento, mayor seguridad y una alineación más precisa.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender las bases teóricas del RLHF y su importancia crucial en el desarrollo moderno de la IA.
• Implementar modelos de recompensa basados en retroalimentación humana para guiar los procesos de aprendizaje por refuerzo.
• Realizar ajustes finos en grandes modelos de lenguaje utilizando técnicas de RLHF para alinear las salidas con las preferencias humanas.
• Aplicar las mejores prácticas para escalar flujos de trabajo de RLHF en sistemas de IA listos para producción.

Esta formación práctica impartida por un instructor en <ubicación> (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel intermedio que desean adquirir habilidades prácticas para personalizar modelos de IA en tareas financieras críticas.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender los fundamentos del ajuste fino para aplicaciones financieras.
• Aprovechar los modelos preentrenados para tareas específicas del dominio financiero.
• Aplicar técnicas de detección de fraudes, evaluación de riesgos y generación de asesoramiento financiero.
• Asegurar el cumplimiento de normativas financieras como GDPR y SOX.
• Implementar prácticas de seguridad de datos e inteligencia artificial ética en aplicaciones financieras.

Esta formación en línea impartida por un instructor en Panama (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel avanzado que desean perfeccionar sus habilidades en el diagnóstico y resolución de desafíos del ajuste fino en modelos de aprendizaje automático.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes podrán:

• Diagnosticar problemas como sobreajuste, subajuste y desequilibrio de datos.
• Implementar estrategias para mejorar la convergencia del modelo.
• Optimizar los pipelines de ajuste fino para lograr un mejor rendimiento.
• Depurar procesos de entrenamiento utilizando herramientas y técnicas prácticas.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Panama (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel avanzado que desean dominar técnicas para optimizar modelos grandes con el fin de lograr un ajuste fino rentable en escenarios del mundo real.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los desafíos del ajuste fino de modelos grandes.
• Aplicar técnicas de entrenamiento distribuido a modelos grandes.
• Aprovechar la cuantización y poda de modelos para mejorar la eficiencia.
• Optimizar el uso del hardware para tareas de ajuste fino.
• Implementar modelos ajustados con eficacia en entornos de producción.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en <ubic> (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel intermedio que desean aprovechar el poder de la ingeniería de prompts y el aprendizaje con pocos ejemplos para optimizar el rendimiento de los LLM en aplicaciones del mundo real.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender los principios de la ingeniería de prompts y el aprendizaje con pocos ejemplos.
• Diseñar prompts efectivos para diversas tareas de PLN.
• Aprovechar las técnicas con pocos ejemplos para adaptar LLM con un mínimo de datos.
• Optimizar el rendimiento de los LLM para aplicaciones prácticas.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Panama (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel avanzado que desean dominar el ajuste fino de modelos multimodales para soluciones de IA innovadoras.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender la arquitectura de modelos multimodales como CLIP y Flamingo.
• Preparar y preprocesar conjuntos de datos multimodales de manera efectiva.
• Ajustar fino los modelos multimodales para tareas específicas.
• Optimizar los modelos para aplicaciones del mundo real y mejorar su rendimiento.

Esta formación impartida por un instructor, disponible Panama (en línea o presencial), está dirigida a investigadores de IA de nivel avanzado, ingenieros de aprendizaje automático y desarrolladores que desean aplicar afinamiento fino en modelos DeepSeek LLM para crear aplicaciones especializadas adaptadas a industrias, dominios específicos o necesidades comerciales.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender la arquitectura y las capacidades de los modelos DeepSeek, incluidos DeepSeek-R1 y DeepSeek-V3.
• Preparar conjuntos de datos y preprocesar datos para el afinamiento fino.
• Aplicar afinamiento fino en DeepSeek LLM para aplicaciones específicas del dominio.
• Optimizar e implementar eficientemente los modelos entrenados.

Esta formación, impartida por un instructor en Panama (en línea o presencial), está dirigida a profesionales de nivel avanzado que desean desplegar modelos ajustados de manera fiable y eficiente.

Al finalizar este curso, los participantes serán capaces de:

• Comprender los desafíos asociados al despliegue de modelos ajustados en entornos de producción.
• Contenerizar y desplegar modelos utilizando herramientas como Docker y Kubernetes.
• Implementar sistemas de monitorización y registro (logging) para los modelos desplegados.
• Optimizar los modelos para reducir la latencia y mejorar la escalabilidad en escenarios del mundo real.

Este entrenamiento en vivo dirigido por un instructor en Panama (en línea o presencial) está dirigido a profesionales de nivel avanzado en aprendizaje automático que desean dominar técnicas de vanguardia en aprendizaje por transferencia y aplicarlas a problemas complejos del mundo real.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes podrán:

• Comprender los conceptos y metodologías avanzadas en el aprendizaje por transferencia.
• Implementar técnicas de adaptación específicas del dominio para modelos preentrenados.
• Aplicar el aprendizaje continuo para gestionar tareas y conjuntos de datos en evolución.
• Dominar el ajuste fino multi-tarea para mejorar el rendimiento del modelo entre tareas.

Vertex AI ofrece herramientas avanzadas para el ajuste fino de modelos grandes y la gestión de prompts, permitiendo a desarrolladores y equipos de datos optimizar la precisión del modelo, agilizar los flujos de trabajo iterativos y garantizar un rigor en la evaluación mediante bibliotecas y servicios integrados.

Esta formación en vivo dirigida por instructores (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel intermedio a avanzado que deseen mejorar el rendimiento y la fiabilidad de las aplicaciones de IA generativa utilizando ajuste fino supervisado, versionado de prompts y servicios de evaluación 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 de gestión de prompts que incluyan versionado y pruebas.
• Aprovechar las bibliotecas de evaluación para realizar benchmarks y optimizar el rendimiento de la IA.
• Desplegar y monitorear modelos mejorados en entornos de producción.

Formato del Curso

• Conferencia interactiva y discusión.
• Talleres prácticos con herramientas de ajuste fino y gestión de prompts de Vertex AI.
• Estudios de casos sobre optimización de modelos empresariales.

Opciones de Personalización del Curso

• Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contáctenos para organizarla.

Esta formación en vivo dirigida por instructores en Panama (en línea o presencial) está orientada a profesionales de nivel principiante e intermedio en aprendizaje automático que deseen comprender y aplicar técnicas de aprendizaje por transferencia para mejorar la eficiencia y el rendimiento en proyectos de inteligencia artificial.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los conceptos básicos y los beneficios del aprendizaje por transferencia.
• Explorar modelos preentrenados populares y sus aplicaciones.
• Realizar el ajuste fino (fine-tuning) de modelos preentrenados para tareas personalizadas.
• Aplicar el aprendizaje por transferencia para resolver problemas del mundo real en procesamiento de lenguaje natural (PLN) y visión por computadora.

Esta formación en vivo, impartida por un instructor, en Panama (en línea o presencial), está dirigida a desarrolladores y profesionales de la inteligencia artificial de nivel intermedio que desean implementar estrategias de ajuste fino para modelos grandes sin necesidad de recursos computacionales extensos.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender los principios de la Adaptación de Bajo Rango (LoRA).
• Implementar LoRA para un ajuste fino eficiente de modelos grandes.
• Optimizar el ajuste fino en entornos con recursos limitados.
• Evaluar e implementar modelos ajustados con LoRA para aplicaciones prácticas.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Panama (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel intermedio a avanzado que deseen personalizar modelos preentrenados para tareas y conjuntos de datos específicos.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los principios del ajuste fino y sus aplicaciones.
• Preparar conjuntos de datos para el ajuste fino de modelos preentrenados.
• Ajuste fino de modelos de lenguaje grandes (LLM) para tareas de PLN (Procesamiento del Lenguaje Natural).
• Optimizar el rendimiento del modelo y abordar desafíos comunes.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Panama (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel intermedio que desean mejorar sus proyectos de PLN mediante el ajuste fino efectivo de modelos de lenguaje preentrenados.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los fundamentos del ajuste fino para tareas de PLN.
• Realizar el ajuste fino de modelos preentrenados como GPT, BERT y T5 para aplicaciones específicas de PLN.
• Optimizar los hiperparámetros para mejorar el rendimiento del modelo.
• Evaluar e implementar modelos ajustados en escenarios del mundo real.