Cursos de Ajuste fino en Puebla

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Puebla (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros avanzados de IA de defensa y desarrolladores de tecnología militar que deseen realizar un ajuste fino de 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:

• Realizar un ajuste fino de modelos de visión por computadora y fusión de sensores para tareas de vigilancia y puntería.
• Adaptar sistemas de IA autónoma a entornos y perfiles de misión en cambio.
• Implementar mecanismos robustos de validación y seguridad (fail-safe) en los flujos de trabajo de los modelos.
• Garantizar el cumplimiento de las normativas específicas de defensa relacionadas con la conformidad, la seguridad y la protección de datos.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Puebla (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de tecnología jurídica y desarrolladores de IA de nivel intermedio que desean aplicar ajuste fino a modelos de lenguaje para tareas como el análisis de contratos, la extracción de cláusulas y la investigación legal automatizada en entornos de servicios jurídicos.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Preparar y limpiar documentos legales para el ajuste fino de modelos de PLN.
• Aplicar estrategias de ajuste fino para mejorar la precisión del modelo en tareas jurídicas.
• Implementar los modelos para apoyar la revisión, clasificación e investigación de contratos.
• Garantizar el cumplimiento normativo, la auditoría y la trazabilidad de las salidas de IA en contextos legales.

Esta formación en vivo impartida por instructores en Puebla (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 el diagnóstico clínico, la predicción de enfermedades y la previsión de resultados en pacientes, utilizando datos médicos estructurados y no estructurados.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Realizar ajustes finos a modelos de IA con conjuntos de datos de atención médica que incluyen Historias Clínicas Electrónicas (HCE), imágenes y datos de series temporales.
• Aplicar el aprendizaje por transferencia, la adaptación al dominio y la compresión de modelos en contextos médicos.
• Abordar cuestiones de privacidad, sesgo y cumplimiento normativo en el desarrollo de modelos.
• Desplegar y monitorear modelos ajustados en entornos reales de atención médica.

Esta capacitación en vivo impartida por un instructor en Puebla (en línea o presencial) está dirigida a científicos de datos e ingenieros de IA de nivel avanzado en el sector financiero que desean realizar ajustes finos a modelos para aplicaciones como la evaluación de crédito, la detección de fraude y la modelización de riesgos, utilizando datos financieros propios del dominio.

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Realizar ajustes finos a 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 la regularización para aumentar la eficiencia del modelo.
• Integrar consideraciones de cumplimiento financiero en el flujo de trabajo de modelización con IA.
• Implementar modelos ajustados fino en entornos de producción en plataformas de servicios financieros.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Puebla (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de mantenimiento de IA de nivel avanzado y profesionales de MLOps que deseen implementar pipelines robustos de aprendizaje continuo y estrategias de actualización efectivas para modelos implementados y ajustados finalemente.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

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

Esta formación presencial, impartida por un instructor, en Puebla (en línea o presencial), está dirigida a desarrolladores intermedios de IA embebida y especialistas en computación perimetral que desean realizar ajuste fino y optimizar modelos ligeros de IA para su implementación en dispositivos con recursos limitados.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Seleccionar y adaptar modelos preentrenados adecuados para el despliegue perimetral.
• Aplicar técnicas de cuantización, poda y otras compresiones para reducir el tamaño del modelo y la latencia.
• Realizar ajuste fino de los modelos utilizando aprendizaje por transferencia para mejorar el desempeño en tareas específicas.
• Implementar modelos optimizados en plataformas reales de hardware perimetral.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Puebla (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de visión por computadora y desarrolladores de IA de nivel avanzado que deseen realizar el ajuste fino de VLMs, como CLIP y Flamingo, para mejorar el rendimiento en tareas visuales y textuales específicas de la industria.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

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

Esta capacitación en vivo con instrucción presencial en Puebla (en línea o in situ) está dirigida a ingenieros de ML de nivel intermedio y profesionales de cumplimiento de IA que deseen identificar, evaluar y reducir los riesgos de seguridad y los sesgos en los modelos de lenguaje ajustados finamente.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Comprender el contexto ético y regulatorio de los sistemas de IA seguros.
• Identificar y evaluar formas comunes de sesgo en los modelos ajustados finamente.
• Aplicar técnicas de mitigación de sesgos durante y después del entrenamiento.
• Diseñar y auditar modelos garantizando su seguridad, transparencia e imparcialidad.

Este entrenamiento en vivo dirigido por un instructor en Puebla (en línea o presencial) está dirigido a ingenieros de PLN de nivel intermedio y equipos de gestión del conocimiento que desean ajustar finamente los pipelines de RAG para mejorar el rendimiento en casos de uso de respuesta a preguntas, búsqueda empresarial y resumen.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes podrán:

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

Esta formación impartida por un instructor en Puebla (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de ML de nivel intermedio y desarrolladores de IA que desean ajustar y desplegar modelos con pesos abiertos como LLaMA, Mistral y Qwen para aplicaciones empresariales o internas específicas.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

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

Esta formación en vivo con instructor en Puebla (en línea o en persona) está dirigida a científicos de datos e ingenieros de IA de nivel intermedio que desean realizar el ajuste fino de grandes modelos de lenguaje de forma más asequible y eficiente, utilizando métodos como LoRA, Adapter Tuning y Prefix Tuning.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• 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 costos de los métodos PEFT frente al ajuste fino completo.
• Desplegar y escalar LLM ajustados con requerimientos reducidos de cómputo y almacenamiento.

Esta formación en vivo dirigida por un instructor en Puebla (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de aprendizaje automático de nivel intermedio a avanzado, desarrolladores de IA y científicos de datos que deseen aprender a utilizar QLoRA para ajustar finamente grandes modelos de manera eficiente para tareas específicas y personalizaciones.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender la teoría detrás de QLoRA y las técnicas de cuantificación para LLMs.
• Implementar QLoRA en el ajuste fino de modelos de lenguaje grande para aplicaciones específicas de un dominio.
• Optimizar el rendimiento del ajuste fino con recursos computacionales limitados mediante la cuantificación.
• Desplegar y evaluar modelos ajustados finamente en aplicaciones del mundo real de manera eficiente.

Esta formación en vivo con instructor en Puebla (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de aprendizaje automático y investigadores de IA de nivel avanzado que deseen aplicar RLHF para ajustar grandes modelos de IA, mejorando su rendimiento, seguridad y alineación.

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Comprender las bases teóricas de RLHF y por qué es esencial en el desarrollo moderno de la IA.
• Implementar modelos de recompensa basados en la retroalimentación humana para guiar los procesos de aprendizaje por refuerzo.
• Realizar el ajuste fino de modelos de lenguaje grandes mediante técnicas de RLHF, alineando las salidas con las preferencias humanas.
• Aplicar las mejores prácticas para escalar flujos de trabajo de RLHF en sistemas de producción de nivel profesional.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Puebla (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel intermedio que desean adquirir habilidades prácticas para personalizar modelos de IA para tareas financieras críticas.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• 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 asesoramiento financiero.
• Garantizar el cumplimiento de normativas financieras como GDPR y SOX.
• Implementar prácticas de seguridad de datos e IA ética en aplicaciones financieras.

Esta capacitación en vivo impartida por un instructor en Puebla (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel avanzado que deseen perfeccionar sus habilidades en el diagnóstico y resolución de desafíos de ajuste fino para modelos de aprendizaje automático.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

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

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

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

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

Esta formación en vivo con instructor en Puebla (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel intermedio que desean aprovechar el poder de la ingeniería de indicaciones y del aprendizaje con pocos ejemplos para optimizar el rendimiento de los LLM en aplicaciones del mundo real.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los principios de la ingeniería de indicaciones y el aprendizaje con pocos ejemplos.
• Diseñar indicaciones efectivas para diversas tareas de PLN.
• Aprovechar las técnicas de aprendizaje con pocos ejemplos para adaptar los LLM con mínimos datos.
• Optimizar el rendimiento de los LLM para aplicaciones prácticas.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Puebla (en línea o presencial) está orientada a profesionales de nivel avanzado que desean dominar el afinamiento de modelos multimodales para soluciones de IA innovadoras.

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Comprender la arquitectura de modelos multimodales como CLIP y Flamingo.
• Preparar y preprocesar conjuntos de datos multimodales de manera efectiva.
• Afinar modelos multimodales para tareas específicas.
• Optimizar los modelos para aplicaciones del mundo real y rendimiento.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Puebla (en línea o presencial) está dirigida a investigadores avanzados de IA, ingenieros de aprendizaje automático y desarrolladores que desean realizar ajuste fino de modelos DeepSeek LLM para crear aplicaciones de IA especializadas adaptadas a industrias, dominios o necesidades empresariales específicas.

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 datos para el ajuste fino.
• Realizar ajuste fino de DeepSeek LLM para aplicaciones específicas del dominio.
• Optimizar e implementar los modelos ajustados de manera eficiente.

Esta formación, impartida por un instructor y disponible en vivo Puebla (en línea o presencial), está dirigida a profesionales de nivel avanzado que deseen desplegar modelos afinados de manera fiable y eficiente.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los desafíos asociados al despliegue de modelos afinados en producción.
• Contenerizar y desplegar modelos utilizando herramientas como Docker y Kubernetes.
• Implementar supervisión y registro (logging) para los modelos desplegados.
• Optimizar los modelos en cuanto a latencia y escalabilidad en escenarios del mundo real.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Puebla (en línea o presencial) está dirigida a profesionales avanzados en aprendizaje automático que deseen dominar las técnicas de vanguardia en aprendizaje por transferencia y aplicarlas a problemas complejos del mundo real.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender los conceptos y metodologías avanzadas del aprendizaje por transferencia.
• 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 multitarea para mejorar el rendimiento del modelo en diversas tareas.

Esta capacitación en vivo impartida por un instructor en Puebla (en línea o en las instalaciones) está dirigida a profesionales del aprendizaje automático con un nivel principiante a intermedio que desean comprender y aplicar técnicas de aprendizaje por transferencia para mejorar la eficiencia y el rendimiento en proyectos de IA.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Comprender los conceptos centrales y los beneficios del aprendizaje por transferencia.
• Explorar modelos previamente entrenados populares y sus aplicaciones.
• Realizar el ajuste fino de modelos previamente entrenados para tareas personalizadas.
• Aplicar el aprendizaje por transferencia para resolver problemas reales en procesamiento del lenguaje natural (PLN) y visión por computadora.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Puebla (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores y profesionales de la IA de nivel intermedio que deseen implementar estrategias de ajuste fino para modelos grandes sin necesidad de recursos computacionales extensos.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender los principios de la Adaptación de Bajo Rango (LoRA).
• Implementar LoRA para un ajuste fino eficiente de modelos grandes.
• Optimizar el ajuste fino en entornos con recursos limitados.
• Evaluar y desplegar modelos ajustados con LoRA para aplicaciones prácticas.

Esta capacitación en vivo con instrucción directa en Puebla (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 capacitación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los principios del afinamiento y sus aplicaciones.
• Preparar conjuntos de datos para el afinamiento de modelos preentrenados.
• Afinar grandes modelos de lenguaje (LLMs) para tareas de PLN (Procesamiento de Lenguaje Natural).
• Optimizar el rendimiento del modelo y abordar desafíos comunes.

Esta capacitación en vivo con instructores en Puebla (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.