Curso de LLMs for Speech Recognition and Synthesis
Large Language Models (LLMs) se utilizan en diversas aplicaciones de IA, como el reconocimiento y la síntesis de voz, para procesar y generar texto y voz similares a los humanos.
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor (en línea o en el sitio) está dirigida a desarrolladores de software y científicos de datos de nivel principiante a intermedio que deseen implementar LLM en sistemas de síntesis y reconocimiento de voz.
Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:
- Comprender el papel de los LLM en las tecnologías del habla.
- Implemente LLM para un reconocimiento de voz preciso y una síntesis de voz con sonido natural.
- Integre los LLM con motores de reconocimiento de voz y sintetizadores de voz.
- Evalúe y mejore el rendimiento de los sistemas de voz utilizando LLM.
- Manténgase informado sobre las tendencias actuales y las direcciones futuras en las tecnologías del habla.
Formato del curso
- Conferencia interactiva y discusión.
- Muchos ejercicios y práctica.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, póngase en contacto con nosotros para concertar una cita.
Programa del Curso
Introducción a Speech Recognition y Síntesis
- Fundamentos de las tecnologías del habla
- Conceptos básicos de los sistemas de reconocimiento de voz
- Visión general de la síntesis de voz
Papel de los LLM en las tecnologías del habla
- Comprender los LLM en el reconocimiento de voz
- Maestría en Síntesis de Voz
- Ventajas de los LLM frente a los modelos tradicionales
Datos para Speech Recognition y Síntesis
- Recopilación y procesamiento de datos para tecnologías del habla
- Conjuntos de datos de entrenamiento para LLM
- Consideraciones éticas en el tratamiento de datos
Formación de LLM para aplicaciones de voz
- Técnicas de aprendizaje profundo en el reconocimiento de voz
- Arquitecturas de redes neuronales para la síntesis de voz
- Ajuste fino de los LLM para tareas de voz específicas
Implementación de LLM en sistemas de voz
- Integración de LLMs con motores de reconocimiento de voz
- Desarrollo de sintetizadores de voz con sonido natural
- Diseño de interfaz de usuario para aplicaciones de voz
Pruebas y evaluación de sistemas de voz
- Métodos para probar la precisión del reconocimiento de voz
- Evaluación de la naturalidad del habla sintetizada
- Estudios de usuarios y recopilación de comentarios
Retos y soluciones en las tecnologías del habla
- Abordar problemas comunes en el reconocimiento de voz
- Superando obstáculos en la síntesis de voz
- Casos de estudio: implementaciones exitosas de LLM
Direcciones futuras en las tecnologías del habla
- Tendencias emergentes en reconocimiento y síntesis de voz
- El papel de los LLM en los sistemas de voz multilingües
- Innovaciones y oportunidades de investigación
Proyecto y Evaluación
- Diseño e implementación de un sistema de reconocimiento o síntesis de voz mediante LLM
- Revisiones por pares y discusiones grupales
- Evaluación final y retroalimentación
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Comprensión de los conceptos básicos de programación
- Se recomienda tener experiencia con Python programación, pero no es obligatorio
- La familiaridad con los conceptos básicos de aprendizaje automático y redes neuronales es beneficiosa
Audiencia
- Desarrolladores de software
- Científicos de datos
- Jefes de producto
Los cursos de formación abiertos requieren más de 5 participantes.
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Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:
- Diseñe e implemente flujos de trabajo complejos utilizando la interfaz de programación visual de n8n.
- Integre las capacidades de IA en los flujos de trabajo mediante LangChain.
- Cree chatbots y asistentes virtuales personalizados para varios casos de uso.
- Realice análisis y procesamiento avanzados de datos con agentes de IA.
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- Comprenda los conceptos básicos de la integración de API con LangChain.
- Automatice los flujos de trabajo repetitivos con LangChain y Python.
- Utilice LangChain para conectar varias API para procesos empresariales eficientes.
- Cree y automatice flujos de trabajo personalizados utilizando las API y las capacidades de automatización de LangChain.
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- Comprender los fundamentos de LangChain y su aplicación en la creación de agentes conversacionales.
- Desarrolle e implemente agentes conversacionales con LangChain.
- Integre agentes conversacionales con API y servicios externos.
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Al finalizar este entrenamiento, los participantes serán capaces de:
- Desplegar y configurar Ollama para el procesamiento de IA privada.
- Integrar modelos de IA en flujos de trabajo empresariales seguros.
- Optimizar el rendimiento de la IA manteniendo la privacidad de los datos.
- Automatizar procesos empresariales con capacidades de IA en las instalaciones.
- Garantizar el cumplimiento de las políticas de seguridad y gobernanza empresarial.
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- Configurar e implementar LLMs utilizando Ollama.
- Optimizar modelos de IA para mejorar el rendimiento y la eficiencia.
- Aprovechar la aceleración de GPU para mejorar la velocidad de inferencia.
- Integrar Ollama en flujos de trabajo y aplicaciones.
- Monitorear y mantener el rendimiento de los modelos de IA a lo largo del tiempo.
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Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:
- Identifique los problemas éticos clave en el desarrollo de la IA con LangChain.
- Comprender el impacto de la IA en la sociedad y en los procesos de toma de decisiones.
- Desarrollar estrategias para crear sistemas de IA justos y transparentes.
- Implemente directrices éticas de IA en proyectos basados en LangChain.
Enhancing User Experience with LangChain in Web Apps
14 HorasEsta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Chile (en línea o en el sitio) está dirigida a desarrolladores web de nivel intermedio y diseñadores de UX que desean aprovechar LangChain para crear aplicaciones web intuitivas y fáciles de usar.
Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:
- Comprender los conceptos fundamentales de LangChain y su papel en la mejora de la experiencia del usuario web.
- Implemente LangChain en aplicaciones web para crear interfaces dinámicas y receptivas.
- Integre las API en las aplicaciones web para mejorar la interactividad y la participación de los usuarios.
- Optimice la experiencia del usuario utilizando las funciones de personalización avanzadas de LangChain.
- Analice los datos de comportamiento de los usuarios para ajustar el rendimiento y la experiencia de las aplicaciones web.
Fine-Tuning and Customizing AI Models on Ollama
14 HorasEste entrenamiento dirigido por un instructor, en vivo en Chile (en línea o en sitio), está dirigido a profesionales de nivel avanzado que desean ajustar y personalizar modelos de IA en Ollama para mejorar el rendimiento y aplicaciones específicas del dominio.
Al finalizar este entrenamiento, los participantes podrán:
- Configurar un entorno eficiente para el ajuste fino de modelos de IA en Ollama.
- Preparar conjuntos de datos para el ajuste fino supervisado y el aprendizaje por refuerzo.
- Optimizar modelos de IA para mejorar el rendimiento, la precisión y la eficiencia.
- Implementar modelos personalizados en entornos de producción.
- Evaluar las mejoras del modelo y garantizar su robustez.
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- Explicar qué es la IA generativa y cómo funciona.
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Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:
- Comprender los fundamentos de LangChain y sus componentes.
- Integre LangChain con modelos de lenguaje grandes (LLM) como GPT-4.
- Cree aplicaciones modulares de IA con LangChain.
- Solucione problemas comunes en las aplicaciones de LangChain.
Integrating LangChain with Cloud Services
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Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:
- Integre LangChain con las principales plataformas en la nube, como AWS, Azure y Google Cloud.
- Utilice API y servicios basados en la nube para mejorar las aplicaciones con tecnología LangChain.
- Escale e implemente agentes conversacionales en la nube para la interacción en tiempo real.
- Implemente las mejores prácticas de supervisión y seguridad en entornos de nube.
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Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:
- Automatice la recuperación y limpieza de datos mediante LangChain.
- Realice análisis de datos avanzados utilizando Python y LangChain.
- Cree visualizaciones con Matplotlib y otras bibliotecas Python integradas con LangChain.
- Aproveche LangChain para generar información sobre el lenguaje natural a partir del análisis de datos.
LangChain Fundamentals
14 HorasEsta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Chile (en línea o en el sitio) está dirigida a desarrolladores e ingenieros de software de nivel principiante a intermedio que deseen aprender los conceptos básicos y la arquitectura de LangChain y adquirir las habilidades prácticas para crear aplicaciones impulsadas por IA.
Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:
- Comprender los principios fundamentales de LangChain.
- Instale y configure el entorno de LangChain.
- Comprenda la arquitectura y cómo LangChain interactúa con grandes modelos de lenguaje (LLM).
- Desarrolle aplicaciones sencillas con LangChain.
Introduction to Large Language Models (LLMs)
14 HorasEsta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Chile (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores de nivel principiante a intermedio que desean utilizar modelos de lenguaje grandes para diversas tareas de lenguaje natural.
Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:
- Configure un entorno de desarrollo que incluya una LLM popular.
- Cree un LLM básico y ajústelo en un conjunto de datos personalizado.
- Utilice los LLM para diferentes tareas de lenguaje natural, como el resumen de textos, la respuesta a preguntas, la generación de textos, etc.
- Depura y evalúa LLM con herramientas como TensorBoard, PyTorch Lightning y Hugging Face Datasets.
Getting Started with Ollama: Running Local AI Models
7 HorasEste entrenamiento dirigido por un instructor, en vivo en Chile (en línea o en sitio) está dirigido a profesionales de nivel principiante que deseen instalar, configurar y utilizar Ollama para ejecutar modelos de IA en sus máquinas locales.
Al finalizar este entrenamiento, los participantes podrán:
- Comprender los fundamentos de Ollama y sus capacidades.
- Configurar Ollama para ejecutar modelos de IA locales.
- Implementar e interactuar con LLMs utilizando Ollama.
- Optimizar el rendimiento y el uso de recursos para cargas de trabajo de IA.
- Explorar casos de uso para la implementación de IA local en diversas industrias.