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Duración 14 horas
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 (2)
Fomentar la repetición en la construcción de indicaciones (prompts) entre quienes nunca han utilizado la IA, y animar a los usuarios experimentados a considerar métodos alternativos para su uso.
Matthew Gay - Tarsus Pharmaceuticals
Curso - Artificial Intelligence (AI) Overview
Traducción Automática
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
Traducción Automática
