Cursos de Fine-Tuning en Chile

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Chile (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros avanzados de IA para defensa y desarrolladores de tecnología militar que deseen afinar 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 podrán:

• Afinar modelos de visión por computador y fusión de sensores para tareas de vigilancia y puntería.
• Adaptar sistemas autónomos de IA a entornos cambiantes y perfiles de misión.
• Implementar mecanismos robustos de validación y seguridad (fail-safe) en los flujos de trabajo de los modelos.
• Garantizar el cumplimiento de los estándares específicos de defensa en materia de conformidad, seguridad y protección.

Esta formación en vivo con instructores en Chile (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de tecnología jurídica y desarrolladores de IA de nivel intermedio que desean afinar modelos de lenguaje para tareas como el análisis de contratos, la extracción de cláusulas y la investigación jurídica automatizada en entornos de servicios legales.

Al final de esta formación, los participantes podrán:

• Preparar y limpiar documentos legales para el afinamiento de modelos NLP.
• Aplicar estrategias de afinamiento para mejorar la precisión del modelo en tareas legales.
• Desplegar modelos que asistan en la revisión, clasificación e investigación de contratos.
• Garantizar el cumplimiento, la auditabilidad y la trazabilidad de los resultados de IA en contextos legales.

Esta formación en vivo con instructor en Chile (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 diagnóstico clínico, predicción de enfermedades y pronóstico de resultados en pacientes, utilizando datos médicos estructurados y no estructurados.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Realizar ajustes finos en modelos de IA con conjuntos de datos de atención médica, que incluyen Registros Electrónicos de Salud (EMR), imágenes médicas y datos de series temporales.
• Aplicar aprendizaje por transferencia, adaptación de dominio y compresión de modelos en contextos médicos.
• Abordar la privacidad, los sesgos y el cumplimiento normativo en el desarrollo de modelos.
• Implementar y monitorear modelos ajustados en entornos reales de atención médica.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en <ubicación> (en línea o presencial) está dirigida a científicos de datos e ingenieros de IA de nivel avanzado del sector financiero que desean ajustar modelos para aplicaciones como la puntuación de crédito, la detección de fraude y la modelización de riesgos utilizando datos financieros específicos del dominio.

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

• Ajustar modelos de IA en conjuntos de datos financieros para mejorar la predicción de fraudes y riesgos.
• Aplicar técnicas como el aprendizaje por transferencia, LoRA y regularización para mejorar 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 capacitación en vivo impartida por un instructor en Chile (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de mantenimiento de IA y profesionales de MLOps de nivel avanzado que deseen implementar tuberías robustas de aprendizaje continuo y estrategias de actualización efectivas para modelos desplegados y ajustados.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

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

Esta formación en vivo con instructor en Chile (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores de IA embebida y especialistas en computación perimetral de nivel intermedio que desean afinar y optimizar modelos de IA ligeros para su implementación en dispositivos con recursos limitados.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Seleccionar y adaptar modelos preentrenados adecuados para la implementación en el edge.
• Aplicar cuantización, poda (pruning) y otras técnicas de compresión para reducir el tamaño del modelo y la latencia.
• Afinar modelos utilizando aprendizaje por transferencia para lograr un rendimiento específico para la tarea.
• Implementar los modelos optimizados en plataformas reales de hardware periférico (edge).

Esta formación en vivo, impartida por un instructor en Chile (presencial u online), está dirigida a ingenieros de visión por computadora y desarrolladores de IA de nivel avanzado desean realizar ajuste fino de VLM como CLIP y Flamingo, con el fin de mejorar el rendimiento en tareas específicas del sector que combinan texto y datos visuales.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender la arquitectura y los métodos de preentrenamiento de los modelos de visión e lenguaje.
• Realizar ajuste fino de VLM para clasificación, recuperación, generación de leyendas o preguntas y respuestas multimodales.
• Preparar conjuntos de datos y aplicar estrategias PEFT para reducir el uso de recursos.
• Evaluar e implementar VLM personalizados en entornos de producción.

Esta formación en vivo con instructor en Chile (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de ML y profesionales del cumplimiento de IA de nivel intermedio que deseen identificar, evaluar y reducir los riesgos de seguridad y los sesgos en 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 formas comunes de sesgo en modelos ajustados finamente.
• Aplicar técnicas de mitigación de sesgos durante y después del entrenamiento.
• Diseñar y auditar modelos garantizando seguridad, transparencia e imparcialidad.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Chile (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de PLN de nivel intermedio y equipos de gestión del conocimiento que desean ajustar el rendimiento de las tuberías RAG para mejorar los casos de uso de respuesta a preguntas, búsqueda empresarial y resumén.

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

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

Esta formación en vivo con instructor en Chile (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de ML y desarrolladores de IA de nivel intermedio que deseen ajustar fino e implementar modelos de pesos abiertos como LLaMA, Mistral y Qwen para aplicaciones empresariales o internas específicas.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

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

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Chile (en línea o presencial) está dirigida a científicos de datos e ingenieros de IA de nivel intermedio que desean realizar ajustes finos en modelos de lenguaje grandes de manera más económica y eficiente mediante métodos como LoRA, Adapter Tuning y Prefix Tuning.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender la teoría detrás de los enfoques de ajuste fino eficiente en parámetros.
• Implementar LoRA, Adapter Tuning y Prefix Tuning utilizando Hugging Face PEFT.
• Comparar las compensaciones entre rendimiento y costo de los métodos PEFT frente al ajuste fino completo.
• Desplegar y escalar LLMs ajustados finamente con requerimientos reducidos de computación y almacenamiento.

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

Al finalizar esta capacitación, 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 de lenguaje grandes para aplicaciones específicas del dominio.
• Optimizar el rendimiento del ajuste fino con recursos computacionales limitados mediante cuantificación.
• Desplegar y evaluar los modelos ajustados de manera eficiente en aplicaciones del mundo real.

Esta formación en vivo con instructor en <ubicación> (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de aprendizaje automático e investigadores de IA de nivel avanzado que deseen aplicar RLHF para afinar grandes modelos de IA, logrando un rendimiento superior, mayor seguridad y una mejor alineación.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender los fundamentos teóricos del RLHF y entender por qué es esencial en el desarrollo moderno de IA.
• Implementar modelos de recompensa basados en retroalimentación humana para guiar los procesos de aprendizaje por refuerzo.
• Afinar 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 en vivo y guiada por un instructor en Chile (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel intermedio que desean adquirir habilidades prácticas para personalizar modelos de IA destinados a tareas financieras críticas.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los fundamentos del ajuste fino para aplicaciones financieras.
• Aprovechar modelos preentrenados para tareas específicas del dominio en finanzas.
• Aplicar técnicas para la detección de fraude, evaluación de riesgos y generación de consejos financieros.
• Garantizar el cumplimiento con regulaciones financieras como GDPR y SOX.
• Implementar prácticas de seguridad de datos e IA ética en aplicaciones financieras.

Esta formación en vivo con instructor en Chile (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel avanzado que deseen perfeccionar sus habilidades para diagnosticar y solucionar desafíos en el ajuste fino de modelos de aprendizaje automático.

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

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

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

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

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

Esta formación en vivo y con instructores en Chile (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 los LLM con mínimos datos.
• Optimizar el rendimiento de los LLM para aplicaciones prácticas.

Este entrenamiento en vivo impartido por un instructor en Chile (en línea o presencial) está dirigido a profesionales de nivel avanzado que desean dominar el afinamiento de modelos multimodales para desarrollar soluciones innovadoras de IA.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes serán capaces de:

• Comprender la arquitectura de modelos multimodales como CLIP y Flamingo.
• Preparar y preprocesar eficazmente conjuntos de datos multimodales.
• Afinar modelos multimodales para tareas específicas.
• Optimizar los modelos para aplicaciones reales y mejorar su rendimiento.

Esta formación impartida por un instructor, disponible Chile (en línea o presencial), está dirigida a investigadores de IA avanzados, ingenieros de aprendizaje automático y desarrolladores que deseen realizar ajuste fino a modelos DeepSeek LLM para crear aplicaciones de IA especializadas adaptadas a industrias, dominios específicos o necesidades comerciales particulares.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender la arquitectura y las capacidades de los modelos DeepSeek, incluyendo DeepSeek-R1 y DeepSeek-V3.
• Preparar conjuntos de datos y preprocesar la información para el ajuste fino.
• Realizar ajuste fino a DeepSeek LLM para aplicaciones específicas del dominio.
• Optimizar e implementar los modelos ajustados de manera eficiente.

Esta formación impartida por un instructor en Chile (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel avanzado que deseen desplegar modelos ajustados de manera confiable y eficiente.

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

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

Esta formación en vivo con instructor en Chile (en línea o presencial) está dirigida a profesionales avanzados de aprendizaje automático que desean dominar técnicas de vanguardia de transferencia de aprendizaje y aplicarlas a problemas complejos del mundo real.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender conceptos y metodologías avanzadas en transferencia de aprendizaje.
• Implementar técnicas de adaptación específica del dominio para modelos preentrenados.
• Aplicar el aprendizaje continuo para gestionar tareas y conjuntos de datos en evolución.
• Dominar el ajuste fino multitaereo para mejorar el rendimiento del modelo a través de diversas tareas.

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

Esta capacitación en vivo, impartida por un instructor (en línea o presencial), está dirigida a profesionales de nivel intermedio a avanzado que deseen mejorar el rendimiento y la confiabilidad de las aplicaciones de IA generativa utilizando el ajuste fino supervisado, el versionamiento de prompts y los servicios de evaluación en Vertex AI.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Aplicar técnicas de ajuste fino supervisado a los modelos Gemini en Vertex AI.
• Implementar flujos de trabajo de gestión de prompts, incluidos el versionamiento y las pruebas.
• Utilizar bibliotecas de evaluación para realizar análisis comparativos y optimizar el rendimiento de la IA.
• Desplegar y monitorear modelos mejorados en entornos de producción.

Formato del Curso

• Clase interactiva y discusión.
• Talleres prácticos con herramientas de ajuste fino y prompts de Vertex AI.
• Estudios de caso sobre la optimización de modelos empresariales.

Opciones de Personalización del Curso

• Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, contáctenos para coordinarlo.

Esta formación impartida por un instructor en Chile (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel principiante e intermedio en aprendizaje automático que desean 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 podrán:

• Comprender los conceptos clave y los beneficios del aprendizaje por transferencia.
• Explorar modelos preentrenados populares y sus aplicaciones.
• Realizar ajustes finos (fine-tuning) en modelos preentrenados para tareas personalizadas.
• Aplicar el aprendizaje por transferencia para resolver problemas del mundo real en PLN y visión por computadora.

Esta formación en vivo dirigida por un instructor en Chile (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores y profesionales de IA de nivel intermedio que deseen implementar estrategias de fine-tuning para modelos grandes sin necesidad de recursos computacionales extensivos.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

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

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Chile (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.
• Ajustar finamente Modelos de Lenguaje Grande (LLM) para tareas de PNL.
• Optimizar el rendimiento del modelo y abordar desafíos comunes.

Esta formación en vivo con instructor en Chile (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel intermedio que deseen mejorar sus proyectos de PLN mediante el ajuste fino efectivo de modelos lingüísticos 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.