Trabajo con Datos Específicos de LLM
Este Programa esta disponible en Modalidad:
Online
FECHAS DE INICIO
- Online sincrónica: 16 Abril 2026
DURACIÓN:
Al finalizar el curso el participante estará en la capacidad de:
Comprender el rol crítico de los datos textuales en el entrenamiento y ajuste fino de modelos de lenguaje grande (LLMs).
Aplicar técnicas de tokenización y preprocesamiento para optimizar el rendimiento de modelos de NLP.
Implementar estrategias de generación aumentada por recuperación (RAG) utilizando embeddings en LLMs.
Utilizar y adaptar conjuntos de datos preentrenados para contextos específicos y multilingües.
Gestionar datos multilingües en proyectos de AI, asegurando calidad, diversidad y precisión en las respuestas generadas.
El curso está dirigido a:
Ingenieros de datos, científicos de datos, ingenieros de sistemas, electrónicos, mecatrónicos y profesionales en inteligencia artificial y procesamiento de lenguaje natural (NLP) que desean especializarse en el manejo de datos textuales para LLMs.
- Conocimientos en tecnologías disruptivas para la minería 4.0.
- Se recomienda que el participante posea:
Estructura Curricular
Vista PreviaIntroducción a los Datos Específicos de LLM
- Los Modelos de Lenguaje Grande (LLMs)
- Desafíos del Trabajo con Datos para LLMs
Tokenización para LLMs
- Conceptos Básicos de Tokenización
- Herramientas para Tokenización en LLMs
- Preprocesamiento de Datos para LLMs
Manejo de Embeddings y Recuperación Aumentada por Generación (RAG)
- Introducción a los Embeddings en LLMs
- Uso de Embeddings para Recuperación Aumentada por Generación (RAG)
- Casos de Uso de RAG en la Generación de Respuestas
Uso de Conjuntos de Datos Preentrenados en LLMs
- Conjuntos de Datos Preentrenados Populares
- Preparación y Adaptación de Conjuntos de Datos Preentrenados
- Implementación de Modelos Usando Conjuntos de Datos Preentrenados
Manejo de Datos Multilingües para Aplicaciones de LLM
- Desafíos de los Datos Multilingües en LLMs
- técnicas para el Manejo de Datos Multilingües
Duración y Horarios
En la modalidad online sincrónica (clases en vivo):
Las clases se desarrollarán de forma virtual, con una frecuencia Semanal en el siguiente horario (*):
- Jueves: 19:00 a 22:00 horas.
(*)Para más detalle sobre fechas y horarios solicita el cronograma de clases.
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Certificación
Los participantes que completen exitosamente el curso, recibirán la siguiente certificación:
- Certificación emitida por BSG Institute.
Expositores
Luis Lozano
Mexico
PhD en Física por el Cinvestav-IPN (México) y MBA por Quantic School of Business and Technology (EE. UU.), con más de 10 años de experiencia en investigación, docencia universitaria y desarrollo de soluciones de inteligencia artificial aplicadas. Ha liderado proyectos de machine learning, NLP, RAG y MLOps en sectores como banca, educación y consultoría tecnológica. Se ha desempeñado como líder de ingeniería financiera en MSCI, desarrollador de software de IA y profesor en programas de inteligencia artificial aplicada, ciencia de datos y análisis prescriptivo en el Tecnológico de Monterrey. Posee diversas certificaciones internacionales y competencias avanzadas en Python, LangChain, TensorFlow, PyTorch y herramientas especializadas en LLMs.
NOTA: No necesariamente todos los expositores mencionados participarán en el dictado del programa o sesiones webinar, asimismo se podrá contar con la participación de otros expositores adicionales a los mencionados.
Inversión
Formas de Pago
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