Gracias por enviar su consulta! Uno de los miembros de nuestro equipo se pondrá en contacto con usted en breve.
Gracias por enviar su reserva! Uno de los miembros de nuestro equipo se pondrá en contacto con usted en breve.
Temario del curso
Introducción a los Modelos de Lenguaje Específicos del Sector
- Visión general de los modelos de lenguaje en la IA.
- Importancia de la especialización en modelos de lenguaje.
- Estudios de casos de modelos específicos del sector exitosos.
Selección y Preprocesamiento de Datos
- Identificación y recopilación de conjuntos de datos específicos del sector.
- Técnicas de limpieza y preprocesamiento de datos.
- Consideraciones éticas en la creación de conjuntos de datos.
Entrenamiento y Ajuste del Modelo
- Introducción al aprendizaje por transferencia y al ajuste fino.
- Selección de modelos base para el entrenamiento específico del sector.
- Técnicas para un ajuste fino eficaz.
Métricas de Evaluación y Rendimiento del Modelo
- Métricas para la evaluación de modelos específicos del sector.
- Análisis comparativo de modelos frente a tareas específicas del sector.
- Comprensión de las limitaciones y los compromisos.
Estrategias de Implementación
- Integración de modelos de lenguaje en aplicaciones específicas del sector.
- Escalabilidad y mantenimiento de los modelos implementados.
- Aprendizaje continuo y actualizaciones de modelos durante la implementación.
Enfoque en el Sector Legal
- Consideraciones especiales para los modelos de lenguaje legales.
- Corpus de jurisprudencia y estatutos para el entrenamiento.
- Aplicaciones en la investigación legal y el análisis de documentos.
Enfoque en el Sector Médico
- Desafíos en el procesamiento del lenguaje médico.
- Cumplimiento de HIPAA y privacidad de los datos.
- Casos de uso en la revisión de la literatura médica y la interacción con pacientes.
Enfoque en el Sector Técnico
- Jerga técnica y sus implicaciones para los modelos de lenguaje.
- Colaboración con expertos en la materia.
- Generación de documentación técnica y comentarios de código.
Proyecto y Evaluación
- Propuesta del proyecto y recopilación inicial del conjunto de datos.
- Presentación de un proyecto completado y el rendimiento del modelo.
- Evaluación final y retroalimentación.
Resumen y Próximos Pasos
Requerimientos
- Conocimiento básico de los conceptos de aprendizaje automático.
- Habilidad con la programación en Python.
- Conocimiento de los fundamentos del procesamiento del lenguaje natural.
Audiencia Objetivo
- Científicos de datos.
- Ingenieros de aprendizaje automático.
28 Horas
