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200 horas
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- Temario
- Metodología
- Titulación
Descripción
¿A quién va dirigido?
Objetivos
Salidas Profesionales
Temario del Curso de Fine-Tuning de Modelos de IA + 8 Créditos ECTS
UNIDAD DIDÁCTICA 1. FUNDAMENTOS DEL FINE-TUNING
- 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
UNIDAD DIDÁCTICA 2. MODELOS PREENTRENADOS: TIPOS, SELECCIÓN Y ADAPTACIÓN
- 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
UNIDAD DIDÁCTICA 3. PREPARACIÓN Y ESTRATEGIAS AVANZADAS DE PREPROCESAMIENTO DE DATOS
- 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
UNIDAD DIDÁCTICA 4. TÉCNICAS DE FINE-TUNING Y AJUSTE DE CAPAS
- 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
UNIDAD DIDÁCTICA 5. FINE-TUNING APLICADO A LA VISIÓN POR ORDENADOR
- 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
UNIDAD DIDÁCTICA 6. FINE-TUNING APLICADO AL PROCESAMIENTO DE LENGUAJE NATURAL
- 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
UNIDAD DIDÁCTICA 7. EVALUACIÓN, VALIDACIÓN Y OPTIMIZACIÓN DEL MODELO AJUSTADO
- 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
UNIDAD DIDÁCTICA 8. DESPLIEGUE, MANTENIMIENTO Y TENDENCIAS EMERGENTES
- 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
EDUCA LXP se basa en 6 pilares
Distintiva
EDUCA EDTECH Group es proveedor de conocimiento. Respaldado por el expertise de nuestras instituciones educativas, el alumnado consigue una formación relevante y avalada por un sello de calidad como es el grupo EDUCA EDTECH.
Realista
La metodología EDUCA LXP prescinde de conocimientos excesivamente teóricos o de métodos prácticos poco eficientes. La combinación de contenidos en constante actualización y el seguimiento personalizado durante el proceso educativo hacen de EDUCA LXP una metodología única.
Student First
La metodología EDUCA LXP y la formación del grupo EDUCA EDTECH conciben al estudiante como el centro de la experiencia educativa, nutriéndose de su retroalimentación. Su feedback es nuestro motor del cambio.
Inteligencia Artificial
La personalización en el aprendizaje no sería posible sin una combinación precisa entre experiencia académica e investigación tecnológica, así como la Inteligencia Artificial. Por eso contamos con herramientas IA de desarrollo propio, adaptadas a cada institución educativa del grupo.
Profesionales en activo
Nuestro equipo de profesionales docentes, además de ser especialistas en su sector, cuentan con una formación específica en el manejo de herramientas tecnológicas que conforman el ecosistema EDUCA EDTECH.
Timeless Learning
La formación debe ser una experiencia de vida, concibiendo el e-learning como una excelente solución para los desafíos de la educación convencional. Entendemos el aprendizaje como un acompañamiento continuo del estudiante en cada momento de su vida.
Titulación del Curso de Fine-Tuning de Modelos de IA + 8 Créditos ECTS
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