Curso de Inteligencia Artificial - La Materia más Aplicada - Análisis de Datos + AI Distribuido + PNL
Este curso está dirigido a desarrolladores y científicos de datos que desean entender e implementar la inteligencia artificial en sus aplicaciones. Se presta especial atención al análisis de datos, la inteligencia artificial distribuida y el procesamiento del lenguaje natural.
Programa del Curso
- Distribuidos bajo big data
- Métodos de minería de datos (entrenamiento monomodo + predicción distribuida: algoritmos tradicionales de aprendizaje automático + predicción distribuida MapReduce,)
- Apache Spark MLlib
- Recomendación y segmentación publicitaria:
- La parte del lenguaje natural
- Agrupación de textos, clasificación de textos (etiquetas), sinónimos
- Restauración de perfil de usuario, sistema de etiquetas
- Estrategias para recomendar algoritmos
- Ascensores entre clases, ascensores dentro de clases, qué precisión
- Cómo crear un bucle cerrado de algoritmos de recomendación
- regresión logística, RankingSVM,
- Reconocimiento de características: (Aprendizaje profundo y reconocimiento automático de características de patrones)
- lengua natural
- Participio chino
- Modelo de tema (agrupación de textos)
- Clasificación de textos
- Extraer palabras clave
- Análisis semántico sintáctico, word2vec a vectores de palabras
- Arquitectura de memoria a corto y corto plazo (TSTM) de RNN
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Testimonios (1)
This is one of the best hands-on with exercises programming courses I have ever taken.
Laura Kahn
Curso - Artificial Intelligence - the most applied stuff - Data Analysis + Distributed AI + NLP
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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 advanced-level AI platform engineers, DevOps for AI, and ML architects who wish to optimize, debug, monitor, and operate production-grade LangGraph systems.
By the end of this training, participants will be able to:
- 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.
Advanced Ollama Model Debugging & Evaluation
35 HorasAdvanced Ollama Model Debugging & Evaluation is an in-depth course focused on diagnosing, testing, and measuring model behavior when running local or private Ollama deployments.
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Format of the Course
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Claude AI para Desarrolladores: Creando Aplicaciones Potenciadas por IA
14 HorasEste entrenamiento en vivo dirigido por un instructor en España (en línea o presencial) está dirigido a desarrolladores de software e ingenieros de IA de nivel intermedio que desean integrar Claude AI en sus aplicaciones, construir chatbots potenciados por IA y mejorar la funcionalidad del software con automatización impulsada por IA.
Al final de esta capacitación, los participantes podrán:
- Utilizar la API de Claude AI para integrar IA en aplicaciones.
- Desarrollar chatbots y asistentes virtuales impulsados por IA.
- Mejorar las aplicaciones con automatización y procesamiento del lenguaje natural potenciados por IA.
- Optimizar y ajustar los modelos de Claude AI para diferentes casos de uso.
Claude AI para la Automatización de Flujos de Trabajo y Productividad
14 HorasEste curso de formación en vivo dirigido por un instructor en España (en línea o en el lugar) está dirigido a profesionales de nivel principiante que desean integrar Claude AI en sus flujos de trabajo diarios para mejorar la eficiencia y la automatización.
Al final de esta capacitación, los participantes podrán:
- Utilizar Claude AI para automatizar tareas repetitivas y optimizar flujos de trabajo.
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Implementación y Optimización de Modelos de Lenguaje Grande (LLMs) con Ollama
14 HorasEste entrenamiento dirigido por un instructor, en vivo en España (en línea o presencial), está dirigido a profesionales de nivel intermedio que deseen implementar, optimizar e integrar LLMs utilizando Ollama.
Al finalizar este entrenamiento, los participantes podrán:
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Fine-Tuning y Personalización de Modelos de IA en Ollama
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Introducción a Claude AI: Conversational AI y Business Aplicaciones
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LangGraph Applications in Finance
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By the end of this training, participants will be able to:
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- 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
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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.
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- 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
- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
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.
Course Customization Options
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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
- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
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
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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.