Curso de Artificial Intelligence (AI) para Planificación Urbana
¿Cómo serán las ciudades en el futuro? ¿Cómo se puede utilizar Artificial Intelligence (AI) para mejorar la planificación urbana? ¿Cómo se puede utilizar la IA para hacer que las ciudades sean más eficientes, habitables, seguras y respetuosas con el medio ambiente?
En esta formación presencial dirigida por un instructor (presencial o a distancia), examinamos las diversas tecnologías que componen la IA, así como los conjuntos de habilidades y el marco mental necesarios para utilizarlas en la planificación urbana. También cubrimos herramientas y enfoques para recopilar y organizar datos relevantes para su uso en IA, incluida la minería de datos.
Audiencia
- Planificadores urbanos
- Arquitectos
- Desarrolladores
- Funcionarios de transporte
Formato del curso
- En parte conferencia, en parte discusión y una serie de ejercicios interactivos.
Nota
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, póngase en contacto con nosotros para concertarlo.
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Programa del Curso
Introducción
- IA para la planificación urbana
Usos y Oportunidades para los Proveedores de Servicios de la Ciudad
- Arquitectura, transporte, seguridad pública, uso del suelo, medio ambiente, etcétera.
Aplicaciones para la IA
- Computer Vision, Procesión del lenguaje natural (PNL), Reconocimiento de voz, etcétera.
Los datos detrás de la IA
- Los datos como facilitadores de la IA
- Obtener acceso a los datos
La computación detrás de la IA
- probabilidad y Statistics como núcleo
- Cómo los algoritmos permiten la inteligencia
La lógica detrás de la IA
- Programming Lenguaje utilizado en la IA
- Conjuntos de habilidades necesarias
Enseñando a las máquinas a aprender
- Descripción del aprendizaje automático
- Aplicación de bibliotecas de aprendizaje automático para desarrollar sistemas inteligentes
Enfoques avanzados para Machine Learning
- Deep Learning
Estudio de casos
- Predicción de cuellos de botella de tráfico con aprendizaje automático
Las herramientas detrás de la IA
- Diferentes bases de datos para diferentes propósitos
- Motores de procesamiento de datos
- Construcción de la infraestructura en las instalaciones o en la nube
Análisis de los datos
- Manejo de grandes volúmenes de datos
- Agregación de datos entre agencias
- Preparación, puesta en escena, análisis y generación de informes de datos
- Enfoques de minería de datos
Estudio de casos
- Recopilación, filtrado y análisis de datos demográficos por barrio
La interacción de la IA y el IoT
- Cámaras, sensores, actuadores, etcétera.
- Evaluación de la infraestructura de red de la ciudad
Toma y ejecución autónoma de decisiones
- Uso de motores de reglas y sistemas expertos para tomar decisiones
- Programming máquinas para realizar acciones por sí mismas
Estudio de casos
- Respuesta a emergencias basada en datos en tiempo real
Automatización de procesos humanos
- La interacción entre el ser humano y la máquina
- Optimización de procesos en departamentos municipales
Reuniendo todo
- La fruta madura para los planificadores urbanos
- Construcción de una plataforma digital para toda la ciudad
Planificación y comunicación de una estrategia de IA
- Evaluación de necesidades y rendimiento de la inversión
- Reuniendo a líderes de ciudades, agencias, empresas y universidades
Resumen y conclusión
Requerimientos
- Comprensión de la planificación urbana
- Una comprensión básica de los conceptos de programación
14 Horas
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- Design and optimize complex LangGraph topologies for speed, cost, and scalability.
- Engineer reliability with retries, timeouts, idempotency, and checkpoint-based recovery.
- Debug and trace graph executions, inspect state, and systematically reproduce production issues.
- Instrument graphs with logs, metrics, and traces, deploy to production, and monitor SLAs and costs.
Format of the Course
- Interactive lecture and discussion.
- Lots of exercises and practice.
- Hands-on implementation in a live-lab environment.
Course Customization Options
- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
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Format of the Course
- Interactive lecture and discussion.
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- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
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LangGraph Applications in Finance
35 HorasLangGraph is a framework for building stateful, multi-actor LLM applications as composable graphs with persistent state and control over execution.
This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level to advanced-level professionals who wish to design, implement, and operate LangGraph-based finance solutions with proper governance, observability, and compliance.
By the end of this training, participants will be able to:
- Design finance-specific LangGraph workflows aligned to regulatory and audit requirements.
- Integrate financial data standards and ontologies into graph state and tooling.
- Implement reliability, safety, and human-in-the-loop controls for critical processes.
- Deploy, monitor, and optimize LangGraph systems for performance, cost, and SLAs.
Format of the Course
- Interactive lecture and discussion.
- Lots of exercises and practice.
- Hands-on implementation in a live-lab environment.
Course Customization Options
- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
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LangGraph Foundations: Graph-Based LLM Prompting and Chaining
14 HorasLangGraph is a framework for building graph-structured LLM applications that support planning, branching, tool use, memory, and controllable execution.
This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at beginner-level developers, prompt engineers, and data practitioners who wish to design and build reliable, multi-step LLM workflows using LangGraph.
By the end of this training, participants will be able to:
- Explain core LangGraph concepts (nodes, edges, state) and when to use them.
- Build prompt chains that branch, call tools, and maintain memory.
- Integrate retrieval and external APIs into graph workflows.
- Test, debug, and evaluate LangGraph apps for reliability and safety.
Format of the Course
- Interactive lecture and facilitated discussion.
- Guided labs and code walkthroughs in a sandbox environment.
- Scenario-based exercises on design, testing, and evaluation.
Course Customization Options
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LangGraph in Healthcare: Workflow Orchestration for Regulated Environments
35 HorasLangGraph enables stateful, multi-actor workflows powered by LLMs with precise control over execution paths and state persistence. In healthcare, these capabilities are crucial for compliance, interoperability, and building decision-support systems that align with medical workflows.
This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level to advanced-level professionals who wish to design, implement, and manage LangGraph-based healthcare solutions while addressing regulatory, ethical, and operational challenges.
By the end of this training, participants will be able to:
- Design healthcare-specific LangGraph workflows with compliance and auditability in mind.
- Integrate LangGraph applications with medical ontologies and standards (FHIR, SNOMED CT, ICD).
- Apply best practices for reliability, traceability, and explainability in sensitive environments.
- Deploy, monitor, and validate LangGraph applications in healthcare production settings.
Format of the Course
- Interactive lecture and discussion.
- Hands-on exercises with real-world case studies.
- Implementation practice in a live-lab environment.
Course Customization Options
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LangGraph for Legal Applications
35 HorasLangGraph is a framework for building stateful, multi-actor LLM applications as composable graphs with persistent state and precise control over execution.
This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level to advanced-level professionals who wish to design, implement, and operate LangGraph-based legal solutions with the necessary compliance, traceability, and governance controls.
By the end of this training, participants will be able to:
- Design legal-specific LangGraph workflows that preserve auditability and compliance.
- Integrate legal ontologies and document standards into graph state and processing.
- Implement guardrails, human-in-the-loop approvals, and traceable decision paths.
- Deploy, monitor, and maintain LangGraph services in production with observability and cost controls.
Format of the Course
- Interactive lecture and discussion.
- Lots of exercises and practice.
- Hands-on implementation in a live-lab environment.
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Building Dynamic Workflows with LangGraph and LLM Agents
14 HorasLangGraph is a framework for composing graph-structured LLM workflows that support branching, tool use, memory, and controllable execution.
This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level engineers and product teams who wish to combine LangGraph’s graph logic with LLM agent loops to build dynamic, context-aware applications such as customer support agents, decision trees, and information retrieval systems.
By the end of this training, participants will be able to:
- Design graph-based workflows that coordinate LLM agents, tools, and memory.
- Implement conditional routing, retries, and fallbacks for robust execution.
- Integrate retrieval, APIs, and structured outputs into agent loops.
- Evaluate, monitor, and harden agent behavior for reliability and safety.
Format of the Course
- Interactive lecture and facilitated discussion.
- Guided labs and code walkthroughs in a sandbox environment.
- Scenario-based design exercises and peer reviews.
Course Customization Options
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LangGraph for Marketing Automation
14 HorasLangGraph is a graph-based orchestration framework that enables conditional, multi-step LLM and tool workflows, ideal for automating and personalizing content pipelines.
This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level marketers, content strategists, and automation developers who wish to implement dynamic, branching email campaigns and content generation pipelines using LangGraph.
By the end of this training, participants will be able to:
- Design graph-structured content and email workflows with conditional logic.
- Integrate LLMs, APIs, and data sources for automated personalization.
- Manage state, memory, and context across multi-step campaigns.
- Evaluate, monitor, and optimize workflow performance and delivery outcomes.
Format of the Course
- Interactive lectures and group discussions.
- Hands-on labs implementing email workflows and content pipelines.
- Scenario-based exercises on personalization, segmentation, and branching logic.
Course Customization Options
- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
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Introducción a Ollama: Ejecución de Modelos de IA Locales
7 HorasEsta formación en vivo, dirigida por un instructor (en línea u on-site), está orientada a profesionales principiantes que desean instalar, configurar y usar Ollama para ejecutar modelos de IA en sus máquinas locales.
Al finalizar esta formación, los participantes podrán:
- Comprender los fundamentos y capacidades de Ollama.
- Configurar Ollama para ejecutar modelos locales de IA.
- 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 local de IA en diversos sectores.
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