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 de Dominio
- Visión general de los modelos de lenguaje en la inteligencia artificial
- Importancia de la especialización en los modelos de lenguaje
- Estudios de caso de modelos específicos de dominio exitosos
Curación y Preprocesamiento de Datos
- Identificación y recolección de conjuntos de datos específicos de dominio
- Técnicas de limpieza y preprocesamiento de datos
- Consideraciones éticas en la creación de conjuntos de datos
Entrenamiento y Ajuste Fino de Modelos
- Introducción al aprendizaje por transferencia y al ajuste fino
- Selección de modelos base para entrenamiento específico de dominio
- Técnicas para un ajuste fino efectivo
Métricas de Evaluación y Rendimiento del Modelo
- Métricas para la evaluación de modelos específicos de dominio
- Comparación de modelos frente a tareas específicas de dominio
- Comprensión de las limitaciones y compensaciones
Estrategias de Implementación
- Integración de modelos de lenguaje en aplicaciones específicas de dominio
- Escalabilidad y mantenimiento de modelos implementados
- Aprendizaje continuo y actualizaciones de modelos durante la implementación
Enfoque en el Dominio Legal
- Consideraciones especiales para modelos de lenguaje legales
- Corpus de jurisprudencia y estatutos para entrenamiento
- Aplicaciones en investigación legal y análisis de documentos
Enfoque en el Dominio Médico
- Desafíos en el procesamiento del lenguaje médico
- Cumplimiento de HIPAA y privacidad de datos
- Casos de uso en revisión de literatura médica e interacción con pacientes
Enfoque en el Dominio Técnico
- Jerga técnica y sus implicaciones para los modelos de lenguaje
- Colaboración con expertos en la materia
- Generación de documentación técnica y comentarios en código
Proyecto y Evaluación
- Propuesta de proyecto y recolección inicial de conjuntos de datos
- Presentación de un proyecto completado y del rendimiento del modelo
- Evaluación final y retroalimentación
Resumen y Próximos Pasos
Requerimientos
- Conocimientos básicos de conceptos de aprendizaje automático
- Familiaridad con la programación en Python
- Conocimiento de los fundamentos del procesamiento del lenguaje natural
Público Objetivo
- Científicos de datos
- Ingenieros de aprendizaje automático
28 Horas
