Ajuste fino para Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP)
El ajuste fino de modelos preentrenados para tareas de NLP permite a los desarrolladores aprovechar representaciones lingüísticas potentes para aplicaciones específicas, como el análisis de sentimientos, la resúmen textual y la traducción automática. Este curso ofrece una guía detallada sobre el proceso de ajuste fino para modelos como GPT, BERT y T5, cubriendo técnicas clave y mejores prácticas para lograr soluciones de NLP de alto rendimiento.
Esta capacitación en vivo con instructores (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel intermedio que desean mejorar sus proyectos de NLP mediante el ajuste efectivo de modelos lingüísticos preentrenados.
Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:
- Comprender los fundamentos del ajuste fino para tareas de NLP.
- Realizar el ajuste fino de modelos preentrenados como GPT, BERT y T5 para aplicaciones específicas de NLP.
- Optimizar hiperparámetros para mejorar el rendimiento del modelo.
- Evaluar e implementar modelos ajustados en escenarios del mundo real.
Formato del curso
- Clase interactiva y discusión.
- Muchas ejercicios y práctica.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, contáctenos para coordinar los detalles.
Temario del curso
Introducción al ajuste fino de NLP
- ¿Qué es el ajuste fino?
- Ventajas del ajuste fino de modelos lingüísticos preentrenados
- Visión general de modelos preentrenados populares (GPT, BERT, T5)
Comprensión de las tareas de NLP
- Análisis de sentimientos
- Resúmen textual
- Traducción automática
- Reconocimiento de entidades nombradas (NER, por sus siglas en inglés)
Configuración del entorno
- Instalación y configuración de Python y bibliotecas
- Uso de Hugging Face Transformers para tareas de NLP
- Carga y exploración de modelos preentrenados
Técnicas de ajuste fino
- Preparación de conjuntos de datos para tareas de NLP
- Tokenización y formato de entrada
- Ajuste fino para tareas de clasificación, generación y traducción
Optimización del rendimiento del modelo
- Comprensión de las tasas de aprendizaje y tamaños de lote
- Uso de técnicas de regularización
- Evaluación del rendimiento del modelo con métricas
Laboratorios prácticos
- Ajuste fino de BERT para análisis de sentimientos
- Ajuste fino de T5 para resúmen textual
- Ajuste fino de GPT para traducción automática
Implementación de modelos ajustados
- Exportación y guardado de modelos
- Integración de modelos en aplicaciones
- Fundamentos de la implementación de modelos en plataformas en la nube
Desafíos y mejores prácticas
- Evitar el sobreajuste durante el ajuste fino
- Gestión de conjuntos de datos desbalanceados
- Aseguramiento de la reproducibilidad en los experimentos
Tendencias futuras en el ajuste fino de NLP
- Modelos preentrenados emergentes
- Avances en el aprendizaje por transferencia para NLP
- Exploración de aplicaciones de NLP multimodal
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Conocimiento básico de conceptos de NLP
- Experiencia con programación en Python
- Familiaridad con marcos de aprendizaje profundo como TensorFlow o PyTorch
Público objetivo
- Científicos de datos
- Ingenieros de NLP
Los cursos públicos requieren más de 5 participantes.
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Formato del curso
- Ponencias interactivas y sesiones de discusión.
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Opciones de personalización del curso
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Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:
- Diseñar flujos de trabajo de LangGraph específicos para el ámbito legal que preserven la auditabilidad y el cumplimiento normativo.
- Integrar ontologías legales y estándares de documentos en el estado del grafo y en los procesos de procesamiento.
- Implementar barreras de seguridad (guardrails), aprobaciones con intervención humana y caminos de decisión trazables.
- Desplegar, monitorear y mantener servicios LangGraph en entornos de producción con capacidades de observabilidad y control de costos.
Formato del Curso
- Conferencia interactiva y discusión en grupo.
- Numerosos ejercicios y práctica constante.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de Personalización del Curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, contáctenos para coordinarlo.
Construcción de flujos de trabajo dinámicos con LangGraph y agentes LLM
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Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:
- Diseñar flujos de trabajo basados en grafos que coordinen agentes LLM, herramientas y memoria.
- Implementar enrutamiento condicional, reintentos y mecanismos de respaldo para una ejecución robusta.
- Integrar recuperación, APIs y salidas estructuradas en los bucles de agentes.
- Evaluar, monitorear y endurecer el comportamiento de los agentes para garantizar fiabilidad y seguridad.
Formato del curso
- Clase interactiva y discusión facilitada.
- Laboratorios guiados y recorridos por código en un entorno de prueba (sandbox).
- Ejercicios de diseño basados en escenarios y revisiones entre pares.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contáctenos para coordinarla.
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Esta capacitación en vivo impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de marketing y estrategas de contenido de nivel intermedio, así como a desarrolladores de automatización que desean implementar campañas de correo electrónico dinámicas con ramificaciones y canales de generación de contenido utilizando LangGraph.
Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:
- Diseñar flujos de trabajo de contenido y correos electrónicos estructurados en gráficos con lógica condicional.
- Integrar LLM, APIs y fuentes de datos para la personalización automatizada.
- Administrar el estado, la memoria y el contexto en campañas multietapa.
- Evaluar, monitorear y optimizar el rendimiento del flujo de trabajo y los resultados de entrega.
Formato del curso
- Conferencias interactivas y discusiones grupales.
- Laboratorios prácticos para implementar flujos de trabajo de correos electrónicos y canales de contenido.
- Ejercicios basados en escenarios sobre personalización, segmentación y lógica de ramificación.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, contáctenos para coordinar los detalles.
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14 HorasLe Chat Enterprise es una solución privada de ChatOps que proporciona capacidades de IA conversacional seguras, personalizables y gobernadas para organizaciones, con soporte para RBAC, SSO, conectores e integraciones de aplicaciones empresariales.
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Al finalizar esta formación, los participantes podrán:
- Configurar y establecer Le Chat Enterprise para despliegues seguros.
- Habilitar RBAC, SSO y controles impulsados por el cumplimiento normativo.
- Integrar Le Chat con aplicaciones empresariales y almacenes de datos.
- Diseñar e implementar playbooks de gobernanza y administración para ChatOps.
Formato del curso
- Lección interactiva y discusión.
- Amplia cantidad de ejercicios y práctica.
- Ejecución práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, contáctenos para coordinarlo.
Arquitecturas de LLM Rentables: Mistral a Escala (Ingeniería de Rendimiento / Costos)
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Este taller práctico guiado por un instructor (en línea o presencial) está dirigido a ingenieros de infraestructura avanzados, arquitectos de nube y líderes de MLOps que desean diseñar, implementar y optimizar arquitecturas basadas en Mistral para maximizar el rendimiento y minimizar los costos.
Al finalizar este curso, los participantes podrán:
- Implementar patrones de implementación escalables para Mistral Medium 3.
- Aplicar estrategias de agrupamiento (batching), cuantización y servicio eficiente.
- Optimizar los costos de inferencia manteniendo el rendimiento.
- Diseñar topologías de servicio listas para producción, adaptadas a cargas de trabajo empresariales.
Formato del Curso
- Clases interactivas y discusión grupal.
- Abundantes ejercicios y prácticas.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de Personalización del Curso
- Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, contáctenos para coordinarla.
Profesionalización de Asistentes Conversacionales con Conectores e Integraciones de Mistral
14 HorasMistral AI es una plataforma de IA de código abierto que permite a los equipos construir e integrar asistentes conversacionales en flujos de trabajo empresariales y orientados al cliente.
Esta formación en vivo con instrucción presencial (en línea o in situ) está dirigida a gerentes de producto, desarrolladores full-stack e ingenieros de integración de nivel principiante a intermedio que deseen diseñar, integrar y comercializar asistentes conversacionales utilizando conectores e integraciones de Mistral.
Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:
- Integrar modelos conversacionales de Mistral con conectores empresariales y de SaaS.
- Implementar generación aumentada por recuperación (RAG) para respuestas fundamentadas.
- Diseñar patrones de experiencia de usuario (UX) para asistentes de chat internos y externos.
- Desplegar asistentes en flujos de trabajo de productos para casos de uso del mundo real.
Formato del curso
- Clase interactiva y discusión.
- Ejercicios prácticos de integración.
- Desarrollo en laboratorio en vivo de asistentes conversacionales.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contáctenos para coordinarlo.
Implementaciones de nivel empresarial con Mistral Medium 3
14 HorasMistral Medium 3 es un modelo de lenguaje grande multimodal de alto rendimiento, diseñado para su implementación en entornos empresariales bajo estándares de producción.
Esta formación impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de IA/ML de nivel intermedio a avanzado, arquitectos de plataformas y equipos de MLOps que deseen implementar, optimizar y asegurar Mistral Medium 3 para casos de uso empresarial.
Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:
- Implementar Mistral Medium 3 utilizando opciones mediante API o autoalojamiento.
- Optimizar el rendimiento y los costos de inferencia.
- Implementar casos de uso multimodal con Mistral Medium 3.
- Aplicar las mejores prácticas de seguridad y cumplimiento para entornos empresariales.
Formato del curso
- Clases interactivas y debates.
- Numerosos ejercicios y práctica constante.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, contáctenos para organizar los detalles.
Mistral para una IA responsable: Privacidad, residencia de datos y controles empresariales
14 HorasMistral AI es una plataforma de IA abierta y lista para entornos empresariales que ofrece funciones para el despliegue seguro, conforme a normativas y responsable de la inteligencia artificial.
Esta formación en vivo impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a líderes de cumplimiento, arquitectos de seguridad y partes interesadas jurídicas y operativas de nivel intermedio que deseen implementar prácticas de IA responsable con Mistral, aprovechando mecanismos de privacidad, residencia de datos y control empresarial.
Al finalizar esta formación, los participantes podrán:
- Implementar técnicas que preservan la privacidad en los despliegues de Mistral.
- Aplicar estrategias de residencia de datos para cumplir con los requisitos regulatorios.
- Configurar controles empresariales de primer nivel, como RBAC, SSO y registros de auditoría.
- Evaluar opciones de proveedores y despliegue para alinear la conformidad normativa.
Formato del curso
- Clase interactiva y discusión.
- Casos de estudio y ejercicios centrados en el cumplimiento normativo.
- Implementación práctica de controles empresariales de IA.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, contáctenos para coordinarlo.
Aplicaciones multimodales con modelos de Mistral (visión, OCR y comprensión de documentos)
14 HorasLos modelos de Mistral son tecnologías de inteligencia artificial de código abierto que ahora se extienden a flujos de trabajo multimodales, admitiendo tanto tareas de lenguaje como de visión para aplicaciones empresariales e investigaciones.
Esta capacitación en vivo impartida por instructores (en línea o presencial) está dirigida a investigadores de ML de nivel intermedio, ingenieros aplicados y equipos de producto que desean crear aplicaciones multimodales con modelos de Mistral, incluidos flujos de trabajo de OCR y comprensión de documentos.
Al final de esta capacitación, los participantes podrán:
- Configurar y ajustar los modelos de Mistral para tareas multimodales.
- Implementar flujos de trabajo de OCR e integrarlos con pipelines de PLN.
- Diseñar aplicaciones de comprensión de documentos para casos de uso empresarial.
- Desarrollar funcionalidades de búsqueda de visión-texto y UI asistida.
Formato del curso
- Clase interactiva y discusión.
- Ejercicios prácticos de programación.
- Implementación en laboratorio en vivo de pipelines multimodales.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, comunícate con nosotros para coordinar.
