Capacitación en línea de Ajuste fino en Argentina

Esta formación en vivo con instructor en Argentina (online o presencial) está dirigida a ingenieros de IA avanzada para defensa y desarrolladores de tecnología militar que deseen realizar ajuste fino a modelos de aprendizaje profundo para su uso en vehículos autónomos, drones y sistemas de vigilancia, cumpliendo con estrictos estándares de seguridad y fiabilidad.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Realizar ajuste fino a modelos de visión por computadora y fusión de sensores para tareas de vigilancia y puntería.
• Adaptar sistemas de IA autónomos a entornos cambiantes y perfiles de misión.
• Implementar mecanismos robustos de validación y seguridad en las canalizaciones (pipelines) de modelos.
• Garantizar la alineación con los estándares de cumplimiento, seguridad y protección específicos del sector defensa.

Esta formación en vivo, impartida por un instructor en Argentina (en línea o presencial), está dirigida a ingenieros de tecnología legal y desarrolladores de IA de nivel intermedio que deseen realizar ajustes finos en modelos de lenguaje para tareas como el análisis de contratos, extracción de cláusulas e investigación jurídica automatizada en entornos de servicios legales.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Preparar y limpiar documentos jurídicos para realizar el ajuste fino de modelos de PLN.
• Aplicar estrategias de ajuste fino para mejorar la precisión de los modelos en tareas jurídicas.
• Desplegar modelos que asistan en la revisión, clasificación e investigación de contratos.
• Garantizar el cumplimiento normativo, la auditabilidad y la trazabilidad de las salidas generadas por la IA en contextos legales.

Esta capacitación en vivo, impartida por instructores en Argentina (en línea o presencial), está dirigida a desarrolladores y científicos de datos de nivel intermedio a avanzado en IA médica que deseen ajustar modelos para el diagnóstico clínico, la predicción de enfermedades y la anticipación de resultados en pacientes, utilizando datos médicos estructurados y no estructurados.

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Realizar ajuste fino de modelos de IA en conjuntos de datos de salud, incluidos historiales médicos electrónicos (HME), imágenes y datos de series temporales.
• Aplicar aprendizaje por transferencia, adaptación al dominio y compresión de modelos en contextos médicos.
• Abordar la privacidad, los sesgos y el cumplimiento normativo durante el desarrollo de modelos.
• Desplegar y monitorear modelos ajustados en entornos reales de atención médica.

Esta formación en vivo, impartida por un instructor en Argentina (en línea o en las instalaciones), está dirigida a científicos de datos e ingenieros de IA de nivel avanzado del sector financiero que deseen realizar ajustes finos en modelos para aplicaciones como la puntuación de crédito, la detección de fraudes y el modelado de riesgos, utilizando datos financieros específicos del dominio.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Realizar ajustes finos en modelos de IA sobre conjuntos de datos financieros para mejorar la predicción de fraudes y riesgos.
• Aplicar técnicas como el aprendizaje por transferencia, LoRA y regularización para optimizar la eficiencia del modelo.
• Integrar consideraciones de cumplimiento financiero en el flujo de trabajo de modelado de IA.
• Implementar modelos ajustados finamente para su uso en producción en plataformas de servicios financieros.

Esta formación en vivo, impartida por un instructor en Argentina (en línea o presencial), está dirigida a ingenieros de mantenimiento de IA y profesionales de MLOps de nivel avanzado que deseen implementar canalizaciones de aprendizaje continuo robustas y estrategias de actualización efectivas para modelos desplegados y afinados.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

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

Este curso en vivo con instrucción presencial en Argentina (en línea o presencial) está dirigido a desarrolladores de IA embebida y especialistas en computación en el borde de nivel intermedio que desean ajustar fino y optimizar modelos ligeros de IA para su despliegue en dispositivos con recursos limitados.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Seleccionar y adaptar modelos preentrenados adecuados para el despliegue en el borde.
• Aplicar técnicas de cuantización, poda y otras compresiones para reducir el tamaño del modelo y la latencia.
• Ajustar fino los modelos utilizando aprendizaje por transferencia para un rendimiento específico de la tarea.
• Desplegar modelos optimizados en plataformas reales de hardware en el borde.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Argentina (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 específicas del sector que involucran texto e imágenes.

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Comprender la arquitectura y los métodos de preentrenamiento de los modelos de visión-lenguaje.
• Realizar el ajuste fino de VLMs para clasificación, recuperación, generación de leyendas 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 formación práctica impartida por un instructor en Argentina (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de ML de nivel intermedio y profesionales del cumplimiento de la IA que deseen identificar, evaluar y reducir los riesgos de seguridad y los sesgos en modelos de lenguaje ajustados.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

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

Esta capacitación en vivo con instructor en Argentina (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de PLN intermedios y equipos de gestión del conocimiento que desean ajustar finamente las pipelines de RAG para mejorar el rendimiento en casos de uso de respuesta a preguntas, búsqueda empresarial y resumen.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Comprender la arquitectura y el flujo de trabajo de los sistemas 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.
• Desplegar sistemas RAG optimizados para uso interno o en producción.

Esta capacitación en vivo con instructor en Argentina (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de ML y desarrolladores de IA de nivel intermedio que desean ajustar e implementar modelos con pesos abiertos como LLaMA, Mistral y Qwen para aplicaciones comerciales o internas específicas.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• 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 e implementar modelos ajustados en entornos seguros.

Esta formación práctica y dirigida por un instructor en Argentina (en línea o presencial) está destinada a científicos de datos e ingenieros de IA con nivel intermedio que desean ajustar finamente modelos de lenguaje grandes de manera más económica y eficiente, utilizando métodos como LoRA, Ajuste Fino mediante Adaptadores (Adapter Tuning) y Ajuste Fino mediante Prefijos (Prefix Tuning).

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender la teoría detrás de los enfoques de ajuste fino eficiente en parámetros.
• Implementar LoRA, Ajuste Fino mediante Adaptadores y Ajuste Fino mediante Prefijos utilizando Hugging Face PEFT.
• Comparar las compensaciones entre rendimiento y costo de los métodos PEFT frente al ajuste fino completo.
• Desplegar y escalar LLMs ajustados finamente con menores requerimientos de cómputo y almacenamiento.

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

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Comprender la teoría detrás de QLoRA y las técnicas de cuantificación para LLM.
• Implementar QLoRA en el afinado de grandes modelos de lenguaje para aplicaciones específicas de dominio.
• Optimizar el rendimiento del afinamiento con recursos computacionales limitados utilizando cuantificación.
• Desplegar y evaluar modelos afinados en aplicaciones del mundo real de manera eficiente.

Esta capacitación en vivo con instructor en Argentina (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de aprendizaje automático y pesquisadores de IA de nivel avanzado que desean aplicar RLHF para ajustar grandes modelos de IA con el fin de lograr un rendimiento superior, mayor seguridad y alineación.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Comprender los fundamentos teóricos del RLHF y por qué es esencial en el desarrollo moderno de IA.
• Implementar modelos de recompensa basados en retorno humano para guiar los procesos de aprendizaje por refuerzo.
• Ajustar modelos de lenguaje grandes utilizando técnicas de RLHF para alinear las salidas con las preferencias humanas.
• Aplicar las mejores prácticas para escalar flujos de trabajo de RLHF en sistemas de IA de grado productivo.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Argentina (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel intermedio que desean adquirir habilidades prácticas para personalizar modelos de IA en 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 financiero.
• Aplicar técnicas de detección de fraudes, evaluación de riesgos y generación de asesoría financiera.
• Asegurar el cumplimiento de regulaciones financieras como GDPR y SOX.
• Implementar prácticas de seguridad de datos y ética de la IA en aplicaciones financieras.

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

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Diagnosticar problemas como sobreajuste, subajuste y desequilibrio en los datos.
• Implementar estrategias para mejorar la convergencia del modelo.
• Optimizar los flujos de trabajo 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 Argentina (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel avanzado que deseen dominar técnicas para optimizar modelos grandes con el fin de lograr un ajuste fino rentable en escenarios del mundo real.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

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

Esta capacitación en vivo impartida por instructores en Argentina (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel intermedio que desean aprovechar el poder de la ingeniería de prompts y el aprendizaje con pocas ejecuciones para optimizar el rendimiento de los LLM en aplicaciones del mundo real.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Comprender los principios de la ingeniería de prompts y el aprendizaje con pocas ejecuciones.
• Diseñar prompts efectivos para diversas tareas de PLN.
• Aprovechar técnicas con pocas ejecuciones para adaptar los LLM con mínima cantidad de datos.
• Optimizar el rendimiento de los LLM para aplicaciones prácticas.

Esta formación presencial impartida en vivo en Argentina (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel avanzado que desean dominar el ajuste fino de modelos multimodales para soluciones innovadoras de IA.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender la arquitectura de modelos multimodales como CLIP y Flamingo.
• Preparar y preprocesar eficazmente conjuntos de datos multimodales.
• Realizar el ajuste fino de modelos multimodales para tareas específicas.
• Optimizar los modelos para aplicaciones del mundo real y mejorar su rendimiento.

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

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender la arquitectura y las capacidades de los modelos DeepSeek, incluidos DeepSeek-R1 y DeepSeek-V3.
• Preparar conjuntos de datos y procesarlos previamente para el ajuste fino.
• Realizar el ajuste fino de LLMs de DeepSeek para aplicaciones específicas del dominio.
• Optimizar e implementar modelos ajustados de manera eficiente.

Esta formación dirigida por instructores en Argentina (en línea o presencial) está orientada a profesionales de nivel avanzado que deseen desplegar modelos ajustados de manera confiable y eficiente.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Comprender los desafíos asociados al despliegue de modelos ajustados en producción.
• Contenerizar y desplegar modelos utilizando herramientas como Docker y Kubernetes.
• Implementar supervisión y registro de eventos para los modelos desplegados.
• Optimizar los modelos en términos de latencia y escalabilidad en escenarios del mundo real.

Esta formación en vivo dirigida por un instructor en Argentina (en línea o presencial) está orientada a profesionales de nivel avanzado en aprendizaje automático que desean dominar técnicas de vanguardia en transferencia de aprendizaje y aplicarlas a problemas reales complejos.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender los conceptos y metodologías avanzadas en transferencia de aprendizaje.
• 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 formación en vivo impartida por un instructor en Argentina (en línea o presencial) está dirigida a profesionales del aprendizaje automático de nivel principiante e 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 formación, los participantes podrán:

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

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

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 e implementar modelos ajustados con LoRA para aplicaciones prácticas.

Este entrenamiento en vivo, impartido por un instructor, en Argentina (en línea o presencial), está dirigido a profesionales de nivel intermedio a avanzado que deseen personalizar modelos preentrenados para tareas y conjuntos de datos específicos.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes serán capaces de:

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

Esta capacitación en vivo impartida por un instructor en Argentina (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel intermedio que deseen mejorar sus proyectos de PLN mediante el ajuste fino efectivo de modelos lingüísticos preentrenados.

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los fundamentos del ajuste fino para tareas de PLN.
• Ajustar finamente modelos preentrenados como GPT, BERT y T5 para aplicaciones específicas de PLN.
• Optimizar hiperparámetros para mejorar el rendimiento del modelo.
• Evaluar e implementar modelos ajustados finamente en escenarios del mundo real.