Temario del curso
Introducción a los modelos preentrenados
- ¿Qué son los modelos preentrenados?
- Beneficios del uso de modelos preentrenados.
- Resumen de modelos preentrenados populares (por ejemplo, BERT, ResNet).
Comprensión de las arquitecturas de los modelos preentrenados
- Fundamentos de la arquitectura del modelo.
- Conceptos de aprendizaje por transferencia y afinamiento (fine-tuning).
- Cómo se construyen y entrenan los modelos preentrenados.
Configuración del entorno
- Instalación y configuración de Python y las librerías relevantes.
- Exploración de repositorios de modelos preentrenados (por ejemplo, Hugging Face).
- Carga y prueba de los modelos preentrenados.
Práctica con modelos preentrenados
- Uso de modelos preentrenados para clasificación de texto.
- Aplicación de modelos preentrenados en tareas de reconocimiento de imágenes.
- Afinamiento (fine-tuning) de modelos preentrenados para conjuntos de datos personalizados.
Despliegue de modelos preentrenados
- Exportación y guardado de los modelos afinados.
- Integración de los modelos en aplicaciones.
- Fundamentos del despliegue de modelos en entornos productivos.
Desafíos y mejores prácticas
- Comprensión de las limitaciones de los modelos.
- Evitar el sobreajuste durante el afinamiento (fine-tuning).
- Asegurar el 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 grandes y multimodales.
Resumen y próximos pasos.
Requerimientos
- Conocimiento básico de conceptos de aprendizaje automático.
- Familiaridad con la programación en Python.
- Conocimientos básicos de manejo de datos utilizando librerías como Pandas.
Público objetivo
- Científicos de datos.
- Entusiastas de la inteligencia artificial (IA).
Reseñas (3)
Me gustó mucho el final donde tuvimos la oportunidad de experimentar con CHAT GPT. La sala no estaba muy bien preparada para esto; en lugar de una gran mesa, varias mesas pequeñas nos habrían permitido formar grupos pequeños y generar ideas de manera más efectiva.
Nola - Laramie County Community College
Curso - Artificial Intelligence (AI) Overview
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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
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Que se estuviera aplicando datos reales de la empresa. El formador tenía un enfoque muy bueno al hacer que los participantes colaboraran y competieran.
Jimena Esquivel - Zaklad Uslugowy Hakoman Andrzej Cybulski
Curso - Applied AI from Scratch in Python
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