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Temario

UNIDAD DIDÁCTICA 1. FUNDAMENTOS DEL FINE-TUNING

UNIDAD DIDÁCTICA 2. MODELOS PREENTRENADOS: TIPOS, SELECCIÓN Y ADAPTACIÓN

UNIDAD DIDÁCTICA 3. PREPARACIÓN Y ESTRATEGIAS AVANZADAS DE PREPROCESAMIENTO DE DATOS

UNIDAD DIDÁCTICA 4. TÉCNICAS DE FINE-TUNING Y AJUSTE DE CAPAS

UNIDAD DIDÁCTICA 5. FINE-TUNING APLICADO A VISIÓN POR ORDENADOR

UNIDAD DIDÁCTICA 6. FINE-TUNING APLICADO AL PROCESAMIENTO DE LENGUAJE NATURAL

UNIDAD DIDÁCTICA 7. EVALUACIÓN, VALIDACIÓN Y OPTIMIZACIÓN DEL MODELO AJUSTADO

UNIDAD DIDÁCTICA 8. DESPLIEGUE, MANTENIMIENTO Y TENDENCIAS EMERGENTES

Plan de estudios

Resumen salidas profesionales
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.
Salidas profesionales
Las principales salidas profesionales de este Curso de Fine-Tuning de Modelos de IA comprenden puestos como responsable de machine learning especializado en fine-tuning de modelos, especialista en sistemas de visión por ordenador. Esta formación abre oportunidades para invertir en proyectos donde la personalización de modelos resulta esencial.
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.

Metodología
Aprendizaje online gif Aprendizaje online
Aprendizaje 100% online
Plataforma web en la que se encuentra todo el contenido de la acción formativa. A través de ella podrá estudiar y comprender el temario mediante actividades prácticas, autoevaluaciones y una evaluación final.
Campus virtual Campus virtual
Campus virtual
Accede al campus virtual desde cualquier dispositivo, las 24 horas del día. Contando con acceso ilimitado a los contenidos de este curso.
Equipo docente especializado Equipo docente especializado
Equipo docente especializado
El alumnado cuenta con un equipo de profesionales en esta área de formación, ofreciéndole un acompañamiento personalizado.
Centro del estudiante Centro del estudiante
Centro del estudiante
Contacta a través de teléfono, chat y/o email. Obtendrás una respuesta en un tiempo máximo de 24/48 horas en función de la carga docente.

Titulación de curso ai fine-tuning

Titulación expedida por Educa Open, centro especializado en formación en diversas áreas tecnológicas
EDUCAOPEN
EDUCAOPEN_DIPLOMA

Claustro docente

Euroinnova International Online Education
Isaías Aranda Cano

Docente de la facultad de ciencia de datos e inteligencia artificial

Euroinnova International Online Education
Daniel Cabrera Armenteros

Docente de la facultad de ciencia de datos e inteligencia artificial

Euroinnova International Online Education
Alan Sastre

Docente de la facultad de ingeniería

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