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Curso de Machine Learning(ML) & Large Languaje Models (LLM)
- Curso |
- Online, Semipresencial y Presencial en Madrid
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Descripción del curso
Detalles
Dirigido a:
- Profesionales que ya trabajan con análisis de datos y modelos predictivos, pero que desean expandir su conocimiento en ML
avanzado y LLM.
- Expertos en gestionar pipelines de datos masivos, que buscan aprender cómo preparar y optimizar esos datos para aplicaciones de ML y LLM.
- Profesionales responsables de diseñar infraestructuras que soporten proyectos de datos a gran escala, interesados en integrar
capacidades de ML y LLM en sus arquitecturas.
- Aquellos que diseñan, implementan y optimizan modelos de ML, interesados en mejorar sus habilidades en el entrenamiento y despliegue de modelos complejos, como LLMs, utilizando grandes conjuntos de datos y herramientas de Big Data.
- Programadores con experiencia en proyectos de software de IA que quieran profundizar en la construcción y adaptación de
modelos de ML y LLMs.
- Académicos o investigadores en el campo de la IA que buscan una comprensión avanzada de los LLMs y su interacción con Big Data.
Comentarios:
El por qué y para qué formarse en ML y LLM.
Por qué
• Competitividad y Transformación Digital
• Aumento de la Productividad
• Adaptabilidad a la Innovación
Para qué
• Automatización Inteligente
• Mejora de la Toma de Decisiones
• Desarrollo de Nuevas Soluciones
Objetivos del programa:
1. Dominar conceptos clave de Machine Learning (ML) y Large Language Models (LLM).
- Profesionales que ya trabajan con análisis de datos y modelos predictivos, pero que desean expandir su conocimiento en ML
avanzado y LLM.
- Expertos en gestionar pipelines de datos masivos, que buscan aprender cómo preparar y optimizar esos datos para aplicaciones de ML y LLM.
- Profesionales responsables de diseñar infraestructuras que soporten proyectos de datos a gran escala, interesados en integrar
capacidades de ML y LLM en sus arquitecturas.
- Aquellos que diseñan, implementan y optimizan modelos de ML, interesados en mejorar sus habilidades en el entrenamiento y despliegue de modelos complejos, como LLMs, utilizando grandes conjuntos de datos y herramientas de Big Data.
- Programadores con experiencia en proyectos de software de IA que quieran profundizar en la construcción y adaptación de
modelos de ML y LLMs.
- Académicos o investigadores en el campo de la IA que buscan una comprensión avanzada de los LLMs y su interacción con Big Data.
Comentarios:
El por qué y para qué formarse en ML y LLM.
Por qué
• Competitividad y Transformación Digital
• Aumento de la Productividad
• Adaptabilidad a la Innovación
Para qué
• Automatización Inteligente
• Mejora de la Toma de Decisiones
• Desarrollo de Nuevas Soluciones
Objetivos del programa:
1. Dominar conceptos clave de Machine Learning (ML) y Large Language Models (LLM).
2. Aplicar tecnologías modernas en la implementación de soluciones de IA.
3. Integrar ML y LLM en entornos de Big Data, optimizando su escalabilidad y rendimiento en proyectos reales.
Atractivos:
- Formación Intensiva y Balanceada.
Los profesionales aprenderán de forma rápida y eficiente, adquiriendo conocimientos teóricos sólidos y
aplicándolos de inmediato en ejercicios prácticos. Esto asegura que al terminar el curso, podrán implementar soluciones reales de ML y LLM en sus proyectos diarios, sin necesidad de invertir meses en formación.
- Enfoque en Herramientas Modernas y Aplicaciones Reales.
El curso está diseñado para utilizar las herramientas más relevantes y actuales en el mundo de la IA, como Hugging Face, TensorFlow, Spark y Flask, lo que asegura que los participantes estén a la vanguardia de la tecnología.
- Especialización en Tendencias de Vanguardia: LLMs y Big Data.
El curso aborda dos de las áreas más emergentes y demandadas en la actualidad: Large Language Models
(LLM) y su integración con Big Data. Este enfoque en modelos avanzados como GPT y BERT, junto con
técnicas de escalabilidad para grandes volúmenes de datos.
Temario:
1. Fundamentos de Machine Learning y Preprocesamiento de Datos.
2. Algoritmos de Machine Learning y MLOps Básico.
3. Introducción a Large Language Models (LLMs).
4. Aplicaciones Prácticas de ML y LLMs.
5. Integración de ML y LLMs en Big Data.
Duración:
15h calendario abierto / 25h formación a medida
...3. Integrar ML y LLM en entornos de Big Data, optimizando su escalabilidad y rendimiento en proyectos reales.
Atractivos:
- Formación Intensiva y Balanceada.
Los profesionales aprenderán de forma rápida y eficiente, adquiriendo conocimientos teóricos sólidos y
aplicándolos de inmediato en ejercicios prácticos. Esto asegura que al terminar el curso, podrán implementar soluciones reales de ML y LLM en sus proyectos diarios, sin necesidad de invertir meses en formación.
- Enfoque en Herramientas Modernas y Aplicaciones Reales.
El curso está diseñado para utilizar las herramientas más relevantes y actuales en el mundo de la IA, como Hugging Face, TensorFlow, Spark y Flask, lo que asegura que los participantes estén a la vanguardia de la tecnología.
- Especialización en Tendencias de Vanguardia: LLMs y Big Data.
El curso aborda dos de las áreas más emergentes y demandadas en la actualidad: Large Language Models
(LLM) y su integración con Big Data. Este enfoque en modelos avanzados como GPT y BERT, junto con
técnicas de escalabilidad para grandes volúmenes de datos.
Temario:
1. Fundamentos de Machine Learning y Preprocesamiento de Datos.
2. Algoritmos de Machine Learning y MLOps Básico.
3. Introducción a Large Language Models (LLMs).
4. Aplicaciones Prácticas de ML y LLMs.
5. Integración de ML y LLMs en Big Data.
Duración:
15h calendario abierto / 25h formación a medida
Sede principal del centro
Madrid: Camino Fuente de la Mora, 9 - 28050 - Madrid- Madrid: Camino Fuente de la Mora, 9 - 28050 - Madrid
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