Ingeniería especializada en inteligencia artificial aplicada y modelos de lenguaje mediante Python
Descripción del curso
Este taller práctico está pensado para profesionales con experiencia en ingeniería de datos que deseen desarrollar habilidades concretas en inteligencia artificial, Python y modelos de lenguaje de gran tamaño. El curso se centra en aplicaciones reales del mundo empresarial e incluye el uso de modelos, técnicas de diseño de instrucciones para ellos (prompt engineering) y la creación de soluciones basadas en IA. Los participantes irán progresando a través de ejercicios que abarcan desde los conceptos básicos hasta la implementación de flujos de trabajo de inteligencia artificial plenamente operativos.
Formato del entrenamiento
• Capacitación presencial en aula
• Sesiones guiadas por instructores con práctica supervisada
• Discusiones interactivas y estudios de casos reales
• Ejercicios prácticos diarios
Objetivos del curso
• Comprender los conceptos fundamentales de inteligencia artificial y aprendizaje automático relevantes para aplicaciones modernas
• Perfeccionar las competencias en Python orientadas al desarrollo de sistemas de IA y flujos de trabajo de datos
• Conocer el funcionamiento de los modelos de lenguaje de gran tamaño y cómo emplearlos con eficacia
• Diseñar e optimizar instrucciones para obtener resultados consistentes y confiables
• Elaborar soluciones integrales basadas en inteligencia artificial haciendo uso de APIs y marcos de trabajo específicos
• Incorporar la IA dentro de los procesos típicos de ingeniería de datos
Temario del curso
Temario del curso Propuesta de formación
Día 1 - Introducción a la IA y Python para flujos de trabajo de datos
• Visión general del panorama de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático
• Papel de la IA en la ingeniería de datos moderna
• Repaso de los fundamentos de Python para aplicaciones de IA
• Manipulación de datos con pandas y NumPy
• Introducción a API y manejo de datos JSON
• Mini ejercicio de carga y transformación de conjuntos de datos
Día 2 - Fundamentos de Aprendizaje Automático para Profesionales
• Conceptos de aprendizaje supervisado y no supervisado
• Técnicas de ingeniería de funciones y preparación de datos
• Conceptos básicos de entrenamiento de modelos utilizando scikit-learn
• Evaluación de modelos y métricas de rendimiento
• Introducción a los conceptos de implementación de modelos
• Práctica para construir un modelo predictivo sencillo
Día 3 - Introducción a LLM e Ingeniería de Prompts
• Comprensión de los modelos de lenguaje grande y su funcionamiento
• Tokenización, ventanas de contexto y limitaciones
• Principios y técnicas de diseño de prompts
• Prompts de tipo zero-shot y few-shot
• Estrategias de evaluación e iteración de prompts
• Ejercicios prácticos de ingeniería de prompts
Día 4 - Construcción de aplicaciones de IA con LLM
• Uso de API de LLM en Python
• Conceptos de salidas estructuradas y llamada de funciones
• Construcción de aplicaciones basadas en chat y tareas
• Introducción a la generación aumentada por recuperación (RAG)
• Conexión de LLM con fuentes de datos externas
• Proyecto breve: construcción de un asistente de IA sencillo
Día 5 - Industrialización de Soluciones de IA
• Diseño de flujos de trabajo de IA escalables
• Integración de IA en tuberías de datos
• Monitoreo y mejora del rendimiento de los modelos
• Estrategias de optimización de costos y uso de API
• Consideraciones de seguridad e IA responsable
• Proyecto final: construcción de una solución de IA completa
Formación Corporativa a Medida
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Precio por grupo privado (formación online) desde 7250 € + IVA*
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Reseñas (2)
El formador estuvo muy disponible para responder todas las preguntas que hice
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Al finalizar el curso, los participantes podrán:
- Diseñar y optimizar topologías complejas de LangGraph en cuanto a velocidad, costo y escalabilidad.
- Garantizar la fiabilidad del sistema mediante reintentos, tiempos de espera, idempotencia y recuperación basada en puntos de control.
- Depurar y rastrear ejecuciones de grafos, inspeccionar su estado e identificar sistemáticamente los problemas que surgen en entornos productivos.
- Instrumentar los grafos con registros, métricas y trazas; desplegarlos en producción y monitorear tanto el cumplimiento de SLA como los costos asociados.
Formato del curso
- Clases interactivas con debate y discusión.
- Numerosos ejercicios prácticos y actividades de entrenamiento.
- Aplicación real en un entorno de laboratorio virtual.
Opciones de personalización del curso
- Si desea solicitar una adaptación específica para su empresa, no dude en contactarnos.
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- Configurar Devstral para el desarrollo de agentes de programación.
- Diseñar flujos de trabajo basados en agentes para la exploración y modificación de código fuente.
- Integrar agentes de programación con herramientas de desarrollo y APIs.
- Aplicar buenas prácticas para un despliegue seguro y eficiente de los agentes.
Formato del curso
- Ponencias interactivas y debates guiados.
- Numerosos ejercicios prácticos y actividades de aplicación.
- Trabajo práctico en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de personalización del curso
- Si desean solicitar una versión personalizada de este curso, no duden en contactarnos para coordinarlo.
Análisis de Datos en Python Usando Pandas y Numpy
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- Diseñar programas de análisis informático aplicando Pandas y Numpy.
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- Realizar cálculos agregados y estudiar tendencias temporales.
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- Configurar entornos autohospedados para los modelos Mistral y Devstral.
- Aplicar técnicas de ajuste fino orientadas al rendimiento en contextos específicos.
- Implementar sistemas de control de versiones, supervisión y gobernanza del ciclo de vida del modelo.
- Garantizar la seguridad, el cumplimiento normativo y un uso responsable de los modelos de código abierto.
Estructura del curso
- Clases interactivas con debate guiado.
- Ejercicios prácticos sobre autohospedaje y ajuste fino de modelos.
- Implementación en laboratorio en vivo de flujos de gobernanza y monitoreo.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar un programa a medida, por favor contáctenos para coordinarlo.
Desarrollo Full Stack con FARM (FastAPI, React y MongoDB)
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Al término del entrenamiento, los participantes serán capaces de:
- Configurar el entorno necesario para integrar FastAPI, React y MongoDB.
- Entender a fondo la esencia del stack FARM: sus conceptos clave, funcionalidades y beneficios.
- Implementar APIs REST mediante FastAPI.
- Diseñar interfaces interactivas utilizando React.
- Crear, probar e implementar aplicaciones completas empleando el stack FARM.
Desarrollo de APIs con Python y FastAPI
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- Configurar el entorno adecuado para desarrollar APIs con Python y FastAPI.
- Diseñar APIs de forma más ágil gracias a la biblioteca FastAPI.
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- Conectar las APIs con bases de datos empleando SQLAlchemy.
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- Diseñar flujos de trabajo específicos para finanzas con LangGraph que cumplan requisitos regulatorios y de auditoría.
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- Implementar mecanismos de fiabilidad, seguridad y supervisión humana en procesos críticos.
- Desplegar, monitorear y optimizar sistemas LangGraph respecto a rendimiento, costos y niveles de servicio acordados.
Formato del curso
- Clases interactivas con debate y discusión.
- Numerosos ejercicios prácticos para reforzar el aprendizaje.
- Trabajo práctico en un entorno de laboratorio en tiempo real.
Opciones de personalización del curso
- Si desea solicitar un curso adaptado a sus necesidades, no dude en contactarnos para coordinarlo.
Fundamentos de LangGraph: Uso de gráficos para la creación y encadenamiento de prompts en modelos LLM
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Al finalizar el curso, los participantes podrán:
- Explicar los conceptos clave de LangGraph (nodos, aristas y estado) y cuándo utilizarlos.
- Diseñar cadenas de prompts que incluyan bifurcaciones, llamadas a herramientas y gestión de memoria.
- Integrar funciones de recuperación de información y APIs externas en flujos de trabajo basados en grafos.
- Probar, depurar y evaluar aplicaciones desarrolladas con LangGraph para garantizar su fiabilidad y seguridad.
Formato del curso
- Clases interactivas acompañadas de debates guiados.
- Prácticas dirigidas y recorridos por código en un entorno de pruebas seguro.
- Ejercicios basados en escenarios reales relacionados con diseño, validación y evaluación.
Opciones de personalización del curso
- Si desea un programa adaptado a sus necesidades específicas, no dude en contactarnos para coordinarlo.
LangGraph en el sector sanitario: Orquestación de flujos de trabajo para entornos regulados
35 HorasLangGraph permite crear flujos de trabajo multiagente y con estado, impulsados por modelos de lenguaje grande (LLM), brindando un control preciso sobre los caminos de ejecución y la persistencia del estado. En el ámbito sanitario, estas capacidades resultan esenciales para garantizar el cumplimiento normativo, favorecer la interoperabilidad y desarrollar sistemas de apoyo a la toma de decisiones que se alineen con los procesos médicos.
Este curso práctico guiado por un instructor (presencial o en línea) está dirigido a profesionales de nivel intermedio y avanzado que deseen diseñar, implementar y gestionar soluciones sanitarias basadas en LangGraph, abordando al mismo tiempo los retos normativos, éticos y operativos inherentes a este sector.
Al finalizar el curso, los participantes podrán:
- Diseñar flujos de trabajo con LangGraph adaptados específicamente al entorno sanitario, teniendo en cuenta el cumplimiento normativo y la trazabilidad.
- Integrar aplicaciones basadas en LangGraph con ontologías y estándares médicos como FHIR, SNOMED CT e ICD.
- Aplicar buenas prácticas para lograr fiabilidad, transparencia y trazabilidad en entornos críticos y sensibles.
- Desplegar, supervisar y validar aplicaciones LangGraph dentro de entornos productivos del sector sanitario.
Formato del curso
- Ponencias interactivas y debates guiados.
- Ejercicios prácticos basados en casos reales del ámbito sanitario.
- Practica de implementación en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una capacitación adaptada a sus necesidades específicas, no dude en contactarnos para coordinarlo.
LangGraph para aplicaciones legales
35 HorasLangGraph es un marco de trabajo diseñado para crear aplicaciones basadas en modelos lingüísticos de gran escala (LLM) que cuentan con múltiples agentes y gestionan su propio estado. Estas aplicaciones se construyen como gráficos componibles, los cuales permiten mantener un control preciso sobre la ejecución.
Este curso presencial o en línea, dirigido por instructores, está orientado a profesionales de nivel intermedio a avanzado que deseen diseñar, implementar y gestionar soluciones legales basadas en LangGraph, respetando al mismo tiempo las normativas, requisitos de trazabilidad y controles de gobernanza.
Al finalizar este curso, los participantes podrán:
- Diseñar flujos de trabajo en LangGraph adaptados al ámbito legal, garantizando la trazabilidad y el cumplimiento normativo.
- Integrar ontologías legales y estándares documentales en el estado del gráfico y en sus procesos de tratamiento.
- Implementar mecanismos de protección, aprobaciones humanas intermedias y rutas de decisión que puedan rastrearse con facilidad.
- Desplegar, supervisar y mantener servicios LangGraph en entornos de producción, aplicando controles adecuados sobre la observabilidad y los costes.
Formato del curso
- Clases interactivas y debates grupales.
- Numerosos ejercicios prácticos para reforzar los conocimientos adquiridos.
- Implementación real en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de personalización del curso
- Si desea solicitar un curso adaptado a sus necesidades específicas, no dude en contactarnos para organizarlo.
Creación de flujos de trabajo dinámicos con LangGraph y agentes LLM
14 HorasLangGraph es un framework diseñado para crear flujos de trabajo basados en modelos de lenguaje que adoptan una estructura gráfica, permitiendo la ramificación del proceso, el uso de herramientas, el manejo de memoria y un control exhaustivo sobre la ejecución.
Esta formación presencial o en línea, dirigida por un instructor, está orientada a ingenieros de nivel intermedio y equipos de producto que desean combinar la lógica gráfica de LangGraph con los bucles operativos de los agentes LLM para desarrollar aplicaciones dinámicas y sensibles al contexto, como agentes de atención al cliente, sistemas de toma de decisiones y mecanismos de recuperación de información.
Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:
- Diseñar flujos de trabajo basados en grafos que integren agentes LLM, herramientas y memoria.
- Implementar rutas condicionales, mecanismos de reintentos y procesos de recuperación para garantizar una ejecución robusta.
- Integrar sistemas de recuperación de datos, APIs y salidas estructuradas dentro de los bucles operativos de los agentes.
- Evaluar, supervisar y optimizar el comportamiento de los agentes a fin de mejorar su fiabilidad y seguridad.
Formato del curso
- Clases interactivas y debates guiados.
- Talleres prácticos con ejercicios paso a paso en un entorno de simulación.
- Ejercicios de diseño basados en escenarios reales y revisiones entre compañeros.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una formación adaptada a sus necesidades específicas, no dude en contactarnos para coordinar los detalles.
LangGraph para la automatización del marketing
14 HorasLangGraph es un marco de orquestación basado en grafos que permite crear flujos de trabajo complejos, condicionales y multi-paso con modelos de lenguaje y herramientas, siendo ideal para automatizar y personalizar procesos relacionados con el contenido.
Esta capacitación en vivo, dirigida por un instructor (de forma online o presencial), está orientada a especialistas en marketing de nivel intermedio, estrategas de contenido y desarrolladores de automatización que deseen implementar campañas por correo electrónico dinámicas y estructuras de generación de contenido utilizando LangGraph.
Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:
- Diseñar flujos de trabajo para contenido y correos electrónicos con lógica condicional, estructurados mediante grafos.
- Integrar modelos de lenguaje, API y fuentes de datos para lograr una personalización automatizada.
- Gestionar el estado, la memoria y el contexto en campañas que incluyen múltiples pasos.
- Evaluar, supervisar y optimizar el rendimiento de los flujos de trabajo y sus resultados finales.
Formato del curso
- Clases interactivas y discusiones en grupo.
- Laboratorios prácticos orientados a la implementación de flujos de trabajo por correo electrónico y estructuras de contenido.
- Ejercicios basados en escenarios reales relacionados con personalización, segmentación del público y lógica condicional.
Opciones de personalización del curso
- Si desea solicitar una capacitación adaptada a sus necesidades, no dude en contactarnos para coordinarlo.
Le Chat Enterprise: ChatOps privado, integraciones y controles de administración
14 HorasLe Chat Enterprise es una solución ChatOps privada que brinda a las organizaciones capacidades avanzadas de IA conversacional, garantizando seguridad, personalización y cumplimiento normativo. Cuenta con soporte para control basado en roles (RBAC), autenticación única (SSO), conectores y la integración con diversas aplicaciones empresariales.
Este curso presencial o online, dirigido por un instructor, está pensado para gerentes de productos, líderes de TI, ingenieros de soluciones y equipos de seguridad y cumplimiento que deseen implementar, configurar y gestionar Le Chat Enterprise en entornos empresariales.
Al finalizar el curso, los participantes podrán:
- Configurar Le Chat Enterprise para lograr despliegues seguros.
- Habilitar mecanismos de control basados en roles, autenticación única y normativas de cumplimiento.
- Integrar Le Chat con aplicaciones corporativas y almacenes de datos.
- Diseñar e implementar procedimientos de administración y gobernanza para ChatOps.
Formato del curso
- Clases interactivas con debates y discusiones.
- Numerosas actividades prácticas y ejercicios guiados.
- Aplicación directa en un entorno de laboratorio real.
Opciones de personalización del curso
- Si desea solicitar una adaptación específica para su organización, no dude en contactarnos para coordinarlo.
Arquitecturas de modelos lingüísticos grandes rentables: Mistral a escala (ingeniería de rendimiento y costes)
14 HorasMistral es una familia de modelos lingüísticos grandes de alto rendimiento, optimizada para un despliegue en producción rentable y a gran escala.
Este curso formativo presencial o online está dirigido a ingenieros de infraestructura de nivel avanzado, arquitectos cloud y responsables de MLOps que deseen diseñar, implementar y optimizar arquitecturas basadas en Mistral para obtener el máximo rendimiento con el menor coste posible.
Al finalizar este curso, los participantes podrán:
- Implementar patrones de despliegue escalables para Mistral Medium 3.
- Aplicar técnicas como el procesamiento por lotes, la cuantización y estrategias eficientes de servicio.
- Optimizar los costes de inferencia sin perder rendimiento.
- Diseñar topologías de servicio listas para producción en entornos empresariales.
Formato del curso
- Clases interactivas con discusiones guiadas.
- Numerosos ejercicios prácticos y actividades.
- Trabajo práctico en un entorno de laboratorio real.
Opciones de personalización del curso
- Si desea solicitar una adaptación específica para este curso, no dude en contactarnos para coordinarla.
Productización de asistentes conversacionales con conectores e integraciones de Mistral
14 HorasMistral AI es una plataforma de inteligencia artificial abierta que permite a los equipos crear e integrar asistentes conversacionales en flujos de trabajo empresariales y orientados al cliente.
Este curso presencial o online, dirigido por un instructor, está pensado para gerentes de producto, desarrolladores full-stack e ingenieros de integración con conocimientos básicos o intermedios, que deseen diseñar, integrar y dar forma comercial a asistentes conversacionales mediante los conectores e integraciones de Mistral.
Al finalizar el curso, los participantes podrán:
- Integrar modelos conversacionales de Mistral con conectores empresariales y de SaaS.
- Aplicar la generación aumentada por recuperación (RAG) para obtener respuestas basadas en datos reales.
- Diseñar patrones de experiencia de usuario adecuados tanto para asistentes internos como externos al cliente.
- Implementar estos asistentes en flujos de trabajo productivos y casos de uso reales.
Estructura del curso
- Clases interactivas con discusiones guiadas.
- Ejercicios prácticos de integración.
- Desarrollo en tiempo real de asistentes conversacionales mediante laboratorios prácticos.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una adaptación específica del contenido, no dude en contactarnos para coordinar los detalles.