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Duración 14 horas
Temario del curso
Introducción a Modelos Preentrenados
- ¿Qué son los modelos preentrenados?
- Ventajas de usar modelos preentrenados
- Resumen de modelos preentrenados populares (por ejemplo, BERT, ResNet)
Comprensión de las arquitecturas de modelos preentrenados
- Fundamentos de la arquitectura de modelos
- Conceptos de aprendizaje por transferencia y ajuste fino
- Cómo se construyen y entrenan los modelos preentrenados
Configuración del entorno
- Instalación y configuración de Python y bibliotecas relevantes
- Exploración de repositorios de modelos preentrenados (por ejemplo, Hugging Face)
- Carga y prueba de modelos preentrenados
Manos a la obra con modelos preentrenados
- Uso de modelos preentrenados para clasificación de texto
- Aplicación de modelos preentrenados a tareas de reconocimiento de imágenes
- Ajuste fino de modelos preentrenados para conjuntos de datos personalizados
Despliegue de modelos preentrenados
- Exportación y guardado de modelos ajustados
- Integración de modelos en aplicaciones
- Fundamentos del despliegue de modelos en producción
Desafíos y mejores prácticas
- Comprensión de las limitaciones de los modelos
- Evitar el sobreajuste durante el ajuste fino
- Asegurar un uso ético de los modelos de IA
Tendencias futuras en modelos preentrenados
- Arquitecturas emergentes y sus aplicaciones
- Avances en el aprendizaje por transferencia
- Exploración de modelos de lenguaje grande y modelos multimodales
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Comprensión básica de los conceptos de aprendizaje automático
- Familiaridad con la programación en Python
- Conocimientos básicos de manejo de datos usando bibliotecas como Pandas
Público objetivo
- Científicos de datos
- Entusiastas de la IA
Reseñas (2)
Fomentar la repetición en la construcción de indicaciones (prompts) entre quienes nunca han utilizado la IA, y animar a los usuarios experimentados a considerar métodos alternativos para su uso.
Matthew Gay - Tarsus Pharmaceuticals
Curso - Artificial Intelligence (AI) Overview
Traducción Automática
Trabajando desde principios fundamentales de manera enfocada y pasando a aplicar estudios de caso en el mismo día
Maggie Webb - Department of Jobs, Regions, and Precincts
Curso - Artificial Neural Networks, Machine Learning, Deep Thinking
Traducción Automática
