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ONLINE
200 H
100 H
8 ECTS
Entidad
Presentación
Descripción
El Curso de Fine-Tuning de Modelos de IA se posiciona como una herramienta importante en el ámbito de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, sectores que están en pleno auge y que presentan una demanda laboral en constante crecimiento. A través de este curso, obtendrás las habilidades necesarias para adaptar modelos preentrenados a tareas específicas, optimizando su rendimiento de manera eficaz. Aprenderás desde los fundamentos hasta las técnicas avanzadas de ajuste de capas, aplicando estos conocimientos tanto a la visión por ordenador como al procesamiento del lenguaje natural. Participar en este curso no solo te capacita para enfrentar los desafíos actuales del sector, sino que también te sitúa a la vanguardia de las tendencias emergentes en el mundo de la tecnología.
Objetivos
- Comprender los fundamentos del fine
- tuning.
- Identificar y seleccionar modelos preentrenados adecuados para diversas aplicaciones.
- Aplicar estrategias avanzadas de preprocesamiento de datos.
- Implementar técnicas de fine
- tuning y ajuste de capas.
- Aplicar técnicas de fine
- tuning en tareas de visión por ordenador.
- Desarrollar habilidades para el fine
- tuning en el procesamiento de lenguaje natural.
Para qué te prepara
Al completar el Curso de Fine-Tuning de Modelos de IA, podrás seleccionar modelos preentrenados de forma efectiva, mejorando su rendimiento mediante técnicas de ajuste y preprocesamiento de datos. Aprenderás a aplicar estas técnicas tanto en visión por ordenador como en procesamiento de lenguaje natural. Además, serás capaz de evaluar el modelo ajustado, garantizando su eficacia. También conocerás las mejores prácticas para su despliegue y mantenimiento.
A quién va dirigido
El Curso de Fine-Tuning de Modelos de IA está diseñado para profesionales y personas tituladas del sector con interés en profundizar en modelos preentrenados y su adaptación. Es ideal para quienes buscan actualizarse en técnicas de ajuste de capas, procesamiento de lenguaje natural, y la evaluación y despliegue de modelos ajustados, sin necesidad de formación avanzada.
temario
- Introducción al Fine-Tuning de Large Language Models
- Paradigmas de Transfer Learning: Preentrenamiento y Fine-Tuning
- Ventajas y Desafíos del Fine-Tuning
- Estrategias Prácticas de Fine-Tuning
- Implementación y Código
- Ética y Responsabilidad en el Fine-Tuning
- Arquitecturas de Large Language Models: Fundamentos y Características
- Criterios de Selección de Modelos: Un Framework Práctico
- Técnicas de Fine-tuning: Estrategias de Adaptación Efectiva
- Parameter-Efficient Fine-Tuning (PEFT): Optimización de Recursos y Escalabilidad
- Evaluación y Métricas: Medición Comprehensiva del Éxito
- Consideraciones Prácticas para Implementación en Producción
- Tendencias Emergentes y Direcciones Futuras
- Fundamentos Teóricos de la Calidad de Datos en Fine-Tuning
- Metodologías de Recolección y Curación de Datos
- Técnicas Avanzadas de Limpieza y Normalización
- Estrategias de Aumento de Datos y Generación Sintética
- Manejo de Datasets Desequilibrados y Técnicas de Balanceo
- Tokenización Avanzada y Optimización para Transformers
- Consideraciones de Escalabilidad y Procesamiento Distribuido
- Aspectos Éticos, Legales y de Privacidad
- Herramientas y Plataformas del Ecosistema Moderno
- Casos de Estudio y Aplicaciones Prácticas
- Métricas de Evaluación y Control de Calidad
- Conclusiones y Direcciones Futuras
- Introducción al Fine-Tuning
- Fine-Tuning Completo (Full Fine-Tuning)
- Fine-Tuning de Capas Superiores (Feature Extraction)
- Fine-Tuning Eficiente en Parámetros (PEFT)
- Técnicas Avanzadas de Optimización
- Estrategias de Regularización
- Consideraciones para la Selección de Técnicas
- Casos de Estudio y Aplicaciones Prácticas
- Conclusiones y Direcciones Futuras
- Introducción al Fine-Tuning en Visión por Ordenador
- Arquitecturas de Modelos Preentrenados en Visión por Ordenador
- Técnicas de Fine-Tuning Eficiente en Parámetros (PEFT) para Visión
- Preparación de Datos y Consideraciones Prácticas
- Implementación Práctica: Ejemplos de Código
- Aplicaciones Específicas y Casos de Uso
- Desafíos Actuales y Tendencias Futuras
- Conclusiones
- Ampliación de Casos de Uso
- Profundizando en las Aplicaciones Prácticas
- Consideraciones Éticas y Sociales en Profundidad
- Desglose de la Implementación Práctica
- Profundizando en las Técnicas de Fine-Tuning
- El Ecosistema de Herramientas para el Fine-Tuning
- El Impacto del Fine-Tuning en la Investigación y la Industria
- Profundizando en las Aplicaciones Prácticas
- El Futuro del Fine-Tuning: Tendencias y Predicciones
- Conclusión Final y Entrega
- Introducción al Fine-Tuning en Procesamiento de Lenguaje Natural
- Fundamentos Teóricos del Fine-Tuning
- Fine-Tuning para Clasificación de Texto
- Fine-Tuning para Question Answering (QA)
- Fine-Tuning para Generación de Texto
- Consideraciones Éticas y Sociales
- Tendencias Futuras y Conclusiones
- Fundamentos de la Evaluación en Large Language Models
- Evaluación Humana y Métricas Específicas para LLMs
- Técnicas Avanzadas de Validación Cruzada
- Optimización Avanzada de Hiperparámetros
- Depuración, Interpretabilidad y Mejora del Rendimiento
- Consideraciones Prácticas y Casos de Estudio
- Conclusiones
- Despliegue de Modelos Fine-Tuned: De la Teoría a la Producción
- Monitoreo y Mantenimiento de Modelos: Asegurando la Relevancia a Largo Plazo
- Tendencias Emergentes en Fine-Tuning y Adaptación de Modelos
- Consideraciones Éticas y de Seguridad en el Fine-Tuning
- Conclusión: El Ciclo de Vida Continuo de los Modelos Fine-Tuneados
- Estrategias Híbridas
- Herramientas y Plataformas de Monitoreo
- El Futuro del Fine-Tuning
- Tendencias Emergentes en Fine-Tuning y Adaptación de Modelos
- Casos de Estudio y Aplicaciones Prácticas del Fine-Tuning
- Métricas Avanzadas y Evaluación Holística de Modelos Fine-Tuneados
- El Ecosistema Empresarial del Fine-Tuning
- Perspectivas Futuras y Direcciones de Investigación
- Arquitecturas Avanzadas y Técnicas de Optimización
- Impacto social y Consideraciones Éticas Avanzadas
- Metodologías de Evaluación Integral
- Integración con Sistemas Empresariales
- Conclusiones y Reflexiones Finales
metodología
Formación Online
Toda nuestra oferta formativa es de modalidad online, incluidos los exámenes.
Comunidad
En la que todos los alumos de INESEM podrán debatir y compartir su conocimiento.
Materiales Didácticos
En la mayoría de nuestras acciones formativas, el alumno contará con el apoyo de los materiales físicos.
Material Adicional
El alumno podrá completar el proceso formativo y ampliar los conocimientos de cada área concreta.
Campus Virtual
Entorno Persona de Aprendizaje disponible las 24 horas, los 7 días de la semana.
Una vez finalizado el proceso de matriculación, el alumno empieza su andadura en INESEM Formación Continua a través de nuestro Campus Virtual.
La metodología INESEM Business School, ha sido diseñada para acercar el aula al alumno dentro de la formación online. De esta forma es tan importante trabajar de forma activa en la plataforma, como necesario el trabajo autónomo de este. El alumno cuenta con una completa acción formativa que incluye además del contenido teórico, objetivos, mapas conceptuales, recuerdas, autoevaluaciones, bibliografía, exámenes, actividades prácticas y recursos en forma de documentos descargables, vídeos, material complementario, normativas, páginas web, etc.
A esta actividad en la plataforma hay que añadir el tiempo asociado a la formación dedicado a horas de estudio. Estos son unos completos libros de acceso ininterrumpido a lo largo de la trayectoria profesional de la persona, no solamente durante la formación. Según nuestra experiencia, gran parte del alumnado prefiere trabajar con ellos de manera alterna con la plataforma, si bien la realización de autoevaluaciones de cada unidad didáctica y evaluación de módulo, solamente se encuentra disponible de forma telemática.
El alumno deberá avanzar a lo largo de las unidades didácticas que constituyen el itinerario formativo, así como realizar las actividades y autoevaluaciones correspondientes. Al final del itinerario encontrará un examen final o exámenes. A fecha fin de la acción formativa el alumno deberá haber visitado al menos el 100 % de los contenidos, haber realizado al menos el 75 % de las actividades de autoevaluación, haber realizado al menos el 75 % de los exámenes propuestos y los tiempos de conexión alcanzados deberán sumar en torno al 75 % de las horas de la teleformación de su acción formativa. Dicho progreso se contabilizará a través de la plataforma virtual y puede ser consultado en cualquier momento.
La titulación será remitida al alumno por correo postal una vez se haya comprobado que ha completado el proceso de aprendizaje satisfactoriamente.
Requisitos de acceso
Esta formación pertenece al programa de Formación Continua de INESEM. Esta formación se tramita con cargo a un crédito que tienen asignado las empresas privadas españolas para la formación de sus empleados sin que les suponga un coste.
Para tramitar dicha formación es preciso cumplir los siguientes requisitos:
- Estar trabajando para una empresa privada
- Encontrarse cotizando en Régimen General de la Seguridad Social
- Solicitar un curso que esté relacionado con el puesto de trabajo o con la actividad empresarial
- Que la empresa autorice la formación
- Que la empresa disponga de suficiente crédito formativo para cubrir el coste del curso
titulación
Titulación de Formación Continua Bonificada expedida por el Instituto Europeo de Estudios Empresariales (INESEM). Titulación de Curso de Fine-Tuning de Modelos de IA con 200 horas y 8 ECTS expedida por UTAMED - Universidad Tecnológica Atlántico Mediterráneo
Opiniones de los alumnos
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Acceso a la plataforma de aprendizaje disponible las 24 horas e ilimitado.
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manera gratuita (envíos a España).
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adicional que el profesor le puede aportar.
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