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12 marzo 2026 | 09:30
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Sesión 2

ENTRENAMIENTO DE MODELOS DE MACHINE LEARNING, PARTE 2

 

  • Qué es el Deep Learning (DL). Conceptos de base
  • Algoritmos típicos de DL
  • Entrenamiento y validación
  • Transfer Learning. Fine tuning
  • IA Generativa. Large Language Models (LLMs), modelos de difusión
  • Ejemplos de casos reales: imágenes, texto, series temporales
  • Infraestructura tecnológica para proyectos: HPE y CHECKPOINT

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