Modelos de Lenguaje Pequeños (SLM) para Tecnología Educativa: Adaptando la IA para el Aprendizaje y el Desarrollo

Este curso práctico en vivo, impartido por un instructor en <ubicación> (en línea o presencial), está dirigido a científicos de datos y desarrolladores de nivel principiante a intermedio que deseen implementar y aprovechar los Modelos de Lenguaje Pequeños en diversas aplicaciones.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender la arquitectura y funcionalidad de los Modelos de Lenguaje Pequeños.
• Implementar SLM para tareas como la generación de texto y el análisis de sentimientos.
• Optimizar y ajustar finamente los SLM para casos de uso específicos.
• Desplegar SLM en entornos con recursos limitados.
• Evaluar e interpretar el rendimiento de los SLM en escenarios del mundo real.

Esta formación en vivo con instructor en México (en línea o presencial) está dirigida a planificadores urbanos de nivel intermedio, administradores municipales y desarrolladores de soluciones para ciudades inteligentes que deseen implementar Modelos de Lenguaje Pequeños (SLM) en proyectos de ciudades inteligentes para mejorar la vida urbana.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender la aplicación de SLM en ciudades inteligentes.
• Integrar SLM con conjuntos de datos urbanos para mejorar la toma de decisiones.
• Desarrollar estrategias para implementar SLM en sistemas de gestión urbana.
• Evaluar el impacto de los SLM en la planificación urbana y en soluciones de ciudades inteligentes.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en México (en línea o presencial) está dirigida a científicos de datos e ingenieros de aprendizaje automático de nivel intermedio que desean crear y aplicar modelos de lenguaje pequeños adaptados a dominios específicos, como el legal, médico y técnico.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Comprender la importancia y aplicación de los modelos de lenguaje específicos del dominio.
• Curar y preprocesar conjuntos de datos especializados para el entrenamiento de modelos.
• Entrenar y afinar modelos de lenguaje para aplicaciones específicas del dominio.
• Evaluar y comparar modelos utilizando métricas relevantes al dominio.
• Implementar modelos de lenguaje específicos del dominio en escenarios del mundo real.

Esta formación en vivo impartida por instructores en México (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de aprendizaje automático y researchers de IA de nivel avanzado que deseen desarrollar soluciones de IA eficientes energéticamente utilizando pequeños modelos de lenguaje, que sean tanto poderosas como ecológicas.

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

• Comprender el impacto de la IA en el consumo de energía y el medio ambiente.
• Aplicar técnicas de compresión y optimización de modelos para reducir el tamaño y el uso energético de los modelos de IA.
• Utilizar hardware y frameworks de software eficientes energéticamente para el despliegue de IA.
• Implementar las mejores prácticas para un desarrollo sostenible de IA.
• Promover y contribuir a prácticas sostenibles en la industria de la IA.

Esta formación en vivo impartida por instructores en México (en línea o presencial) está dirigida a científicos de datos, investigadores de aprendizaje automático e IA de nivel intermedio que desean crear experiencias conversacionales atractivas y eficientes impulsadas por IA con modelos de lenguaje pequeños.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los fundamentos de la IA conversacional y el papel de los SLM.
• Diseñar e implementar interacciones de IA centradas en el usuario.
• Desarrollar y entrenar SLM para aplicaciones interactivas.
• Evaluar y mejorar la eficacia de la comunicación humano-IA utilizando métricas adecuadas.
• Desplegar interfaces conversacionales basadas en IA, escalables y éticas, en escenarios del mundo real.

Esta capacitación en vivo con instructor en <ubic> (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de TI de nivel intermedio que deseen desplegar modelos de lenguaje pequeños directamente en dispositivos con capacidades de procesamiento limitadas, abriendo posibilidades para aplicaciones innovadoras en diversos sectores.

Al final de esta capacitación, los participantes podrán:

• Comprender los desafíos y soluciones para implementar IA en hardware compacto.
• Optimizar y comprimir modelos de IA para un despliegue eficiente en dispositivos.
• Utilizar marcos de trabajo y herramientas modernas de IA para la implementación de modelos en dispositivos.
• Diseñar y desarrollar aplicaciones de IA en tiempo real para dispositivos móviles e IoT.
• Evaluar y garantizar la seguridad y privacidad de los sistemas de IA en dispositivos.