Curso de Aprendizaje profundo para NLP (procesamiento de lenguaje natural)
Deep Learning para NLP permite que una máquina aprenda procesamiento de lenguaje simple a complejo. Entre las tareas actualmente posibles se encuentran la traducción de idiomas y la generación de subtítulos para fotos. DL (Deep Learning) es un subconjunto de ML (Machine Learning). Python es un lenguaje de programación popular que contiene bibliotecas para Deep Learning para NLP.
En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor, los participantes aprenderán a usar las bibliotecas de Python para el procesamiento de lenguaje natural (NLP) mientras crean una aplicación que procesa un conjunto de imágenes y genera leyendas.
Al final de esta capacitación, los participantes podrán:
- Diseño y código DL para NLP utilizando bibliotecas Python
- Crear código de Python que lea una gran colección de imágenes y genere palabras clave
- Crear código Python que genere subtítulos de las palabras clave detectadas
Audiencia
- Programadores con interés en la lingüística
- Programadores que buscan una comprensión de NLP (procesamiento de lenguaje natural)
Formato del curso
- Conferencia de parte, discusión en parte, ejercicios y práctica práctica
Programa del Curso
Introducción a Deep Learning para PNL
Diferenciación entre los distintos tipos de modelos de DL
Uso de modelos preentrenados frente a modelos entrenados
Uso de incrustaciones de palabras y análisis de sentimientos para extraer el significado del texto
Cómo funciona Unsupervised Deep Learning
Instalación y configuración de Python bibliotecas de aprendizaje profundo
Uso de la biblioteca DL de Keras sobre TensorFlow para permitir que Python cree subtítulos
Trabajar con Theano (biblioteca de cálculo numérico) y TensorFlow (biblioteca general y lingüística) para usarlas como bibliotecas DL extendidas con el fin de crear subtítulos.
Uso de Keras sobre TensorFlow o Theano para experimentar rápidamente con el aprendizaje profundo
Creación de una aplicación sencilla de aprendizaje profundo en TensorFlow para añadir subtítulos a una colección de imágenes
Solución de problemas
Unas palabras sobre otros marcos de aprendizaje a distancia (especializados)
Implementación de la aplicación DL
Uso de GPUs para acelerar DL
Observaciones finales
Requerimientos
- Comprensión de Python programación
- Comprensión de Python bibliotecas en general
Audiencia
- Programadores con interés en lingüística
- Programadores que buscan una comprensión de NLP (Procesamiento del Lenguaje Natural)
Los cursos de formación abiertos requieren más de 5 participantes.
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- Comprender técnicas avanzadas para generar texto en lenguaje natural.
- Implemente y ajuste modelos basados en transformadores para NLG.
- Optimice los resultados de NLG para mejorar la fluidez, la coherencia y la relevancia.
- Evalúe la calidad del texto generado utilizando métricas automatizadas y humanas.
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- Integre las capacidades de IA en los flujos de trabajo mediante LangChain.
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- Realice análisis y procesamiento avanzados de datos con agentes de IA.
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- Comprenda los conceptos básicos de la integración de API con LangChain.
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- Cree y automatice flujos de trabajo personalizados utilizando las API y las capacidades de automatización de LangChain.
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- Optimizar el rendimiento de la IA manteniendo la privacidad de los datos.
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- Garantizar el cumplimiento de las políticas de seguridad y gobernanza empresarial.
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- Configurar e implementar LLMs utilizando Ollama.
- Optimizar modelos de IA para mejorar el rendimiento y la eficiencia.
- Aprovechar la aceleración de GPU para mejorar la velocidad de inferencia.
- Integrar Ollama en flujos de trabajo y aplicaciones.
- Monitorear y mantener el rendimiento de los modelos de IA a lo largo del tiempo.
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- Implemente LangChain en aplicaciones web para crear interfaces dinámicas y receptivas.
- Integre las API en las aplicaciones web para mejorar la interactividad y la participación de los usuarios.
- Optimice la experiencia del usuario utilizando las funciones de personalización avanzadas de LangChain.
- Analice los datos de comportamiento de los usuarios para ajustar el rendimiento y la experiencia de las aplicaciones web.
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Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:
- Comprender los conceptos fundamentales de la Generación de Lenguaje Natural.
- Explore las aplicaciones de NLG en diversas industrias.
- Aprende técnicas básicas para generar texto similar al humano con IA.
- Trabaje con Python bibliotecas y modelos para generar texto.
LangChain: Building AI-Powered Applications
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Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:
- Comprender los fundamentos de LangChain y sus componentes.
- Integre LangChain con modelos de lenguaje grandes (LLM) como GPT-4.
- Cree aplicaciones modulares de IA con LangChain.
- Solucione problemas comunes en las aplicaciones de LangChain.
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Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:
- Integre LangChain con las principales plataformas en la nube, como AWS, Azure y Google Cloud.
- Utilice API y servicios basados en la nube para mejorar las aplicaciones con tecnología LangChain.
- Escale e implemente agentes conversacionales en la nube para la interacción en tiempo real.
- Implemente las mejores prácticas de supervisión y seguridad en entornos de nube.
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14 HorasEsta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Bolivia (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de datos de nivel intermedio que desean utilizar LangChain para mejorar sus capacidades de análisis y visualización de datos.
Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:
- Automatice la recuperación y limpieza de datos mediante LangChain.
- Realice análisis de datos avanzados utilizando Python y LangChain.
- Cree visualizaciones con Matplotlib y otras bibliotecas Python integradas con LangChain.
- Aproveche LangChain para generar información sobre el lenguaje natural a partir del análisis de datos.
LangChain Fundamentals
14 HorasEsta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Bolivia (en línea o en el sitio) está dirigida a desarrolladores e ingenieros de software de nivel principiante a intermedio que deseen aprender los conceptos básicos y la arquitectura de LangChain y adquirir las habilidades prácticas para crear aplicaciones impulsadas por IA.
Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:
- Comprender los principios fundamentales de LangChain.
- Instale y configure el entorno de LangChain.
- Comprenda la arquitectura y cómo LangChain interactúa con grandes modelos de lenguaje (LLM).
- Desarrolle aplicaciones sencillas con LangChain.
Getting Started with Ollama: Running Local AI Models
7 HorasEste entrenamiento dirigido por un instructor, en vivo en Bolivia (en línea o en sitio) está dirigido a profesionales de nivel principiante que deseen instalar, configurar y utilizar Ollama para ejecutar modelos de IA en sus máquinas locales.
Al finalizar este entrenamiento, los participantes podrán:
- Comprender los fundamentos de Ollama y sus capacidades.
- Configurar Ollama para ejecutar modelos de IA locales.
- Implementar e interactuar con LLMs utilizando Ollama.
- Optimizar el rendimiento y el uso de recursos para cargas de trabajo de IA.
- Explorar casos de uso para la implementación de IA local en diversas industrias.