Cursos de Modelos de Lenguaje de Gran Escala (LLMs) en España

Esta capacitación presencial o en línea, impartida por un instructor, está dirigida a profesionales de alta dirección interesados en comprender qué son los LLM, analizar su posible impacto en las operaciones empresariales y evaluar el uso práctico de herramientas de IA como ChatGPT, Microsoft Copilot o Grok para tareas del mundo real: creación de contenido, resumen de datos y apoyo a la toma de decisiones.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Comprender qué son los LLM y cómo funcionan herramientas como ChatGPT y Copilot.
• Aplicar técnicas de redacción de indicaciones para obtener resultados prácticos y confiables a partir de los modelos de lenguaje.
• Evaluar casos de uso reales, como la redacción de correos electrónicos, el resumen de documentos y la automatización productiva.
• Identificar oportunidades de inversión y aplicaciones estratégicas para la adopción de IA.

Esta formación presencial o online, impartida por un instructor en España, está dirigida a equipos directivos que desean comprender el valor estratégico de los modelos de lenguaje grande y las herramientas empresariales basadas en IA. Los participantes explorarán cómo integrar dichas herramientas en flujos de trabajo de alto nivel, redactar indicaciones más eficaces y evaluar oportunidades para incrementar la productividad y el retorno de inversión gracias a la adopción de IA.

Al finalizar este curso, los participantes serán capaces de:

• Comprender el funcionamiento de los modelos de lenguaje grande y cómo herramientas como ChatGPT y Copilot los aplican.
• Utilizar interacciones basadas en indicaciones para automatizar y agilizar tareas.
• Aplicar las herramientas de IA a situaciones reales, como la redacción de correos electrónicos, la síntesis de informes o la revisión de acuerdos.
• Evaluar los beneficios estratégicos, las limitaciones y los aspectos relativos a licencias asociados a la adopción de modelos de lenguaje grande.

Esta capacitación presencial o en línea, dirigida por un instructor, está orientada a investigadores de IA, científicos de datos y desarrolladores de nivel intermedio a avanzado que deseen comprender, ajustar y aplicar los Modelos de Lenguaje Grande de Meta AI en distintas tareas del procesamiento del lenguaje natural.

Al finalizar el curso, los participantes lograrán:

• Entender la arquitectura y funcionamiento de estos modelos.
• Configurarlos y ajustarlos para contextos específicos.
• Crear aplicaciones que utilicen estos LLM, como resumen de textos, chatbots o análisis de sentimientos.
• Optimizar e implementar los modelos de lenguaje grande con eficacia.

Este curso formativo presencial o en línea impartido por instructores España está destinado a profesionales de la IA de nivel intermedio, analistas empresariales y líderes tecnológicos que deseen comprender los fundamentos teóricos de la IA generativa así como sus aplicaciones prácticas en entornos comerciales. Los asistentes estudiarán las arquitecturas transformadoras, la ingeniería de indicaciones y los aspectos éticos relacionados con el uso real de estos modelos.

Al concluir el curso, los participantes serán capaces de:

• Comprender los principios básicos de la IA generativa y los modelos de lenguaje a gran escala.
• Implementar y adaptar LLMs conforme a requisitos empresariales particulares.
• Aplicar estrategias de ingeniería de indicaciones para conseguir respuestas óptimas del modelo.
• Identificar cuestiones éticas vinculadas al despliegue de LLMs y controlar posibles riesgos derivados.

Esta capacitación presencial o en línea, dirigida por un instructor, en España está pensada para profesionales intermedios del sector de la IA, especialistas en ética, científicos e ingenieros de datos, así como responsables políticos y partes interesadas que buscan comprender el contexto ético en torno a los LLM.

Al finalizar este entrenamiento, los asistentes podrán:

• Identificar temas y desafíos éticos propios de los modelos de lenguaje grandes.
• Aplicar marcos y principios éticos al despliegue de dichos modelos.
• Evaluar su incidencia social y contrarrestar riesgos posibles.
• Diseñar planes orientados a un desarrollo y uso responsables de la IA.

Este curso presencial o online, impartido por instructores expertos en España, está dirigido a profesionales del NLP y científicos de datos con nivel intermedio, así como a creadores de contenido, traductores y empresas globales que desean emplear LLM para la traducción y generación de contenidos en distintos idiomas.

Al finalizar el curso, los participantes podrán:

• Comprender los principios del aprendizaje multilingüe y la traducción mediante LLM.
• Implementar LLM para traducir contenido entre varios idiomas.
• Crear y gestionar conjuntos de datos multilingües destinados al entrenamiento de LLM.
• Diseñar estrategias para garantizar la coherencia y calidad en las traducciones.

Este curso práctico dirigido por un instructor en España (online o presencial) está dirigido a analistas financieros, científicos de datos y profesionales de la inversión con nivel intermedio que deseen aprovechar los LLM para el análisis y predicción del mercado financiero.

Al finalizar este curso, los participantes podrán:

• Aplicar los LLM en el análisis financiero de forma práctica.
• Utilizar dichos modelos para procesar información proveniente de noticias e informes económicos.
• Diseñar sistemas predictivos relacionados con precios de acciones, tendencias del mercado y variables macroeconómicas.
• Integrar los hallazgos derivados de los LLM en la toma de decisiones de inversión.

Este curso formativo presencial o en línea, impartido por instructores especializados España, está destinado a científicos e investigadores medioambientales de nivel intermedio, analistas de datos, responsables políticos y defensores del entorno que deseen utilizar LLM para el modelado ambiental.

Al concluir este aprendizaje, los participantes alcanzarán las siguientes capacidades:

• Aplicar de forma correcta los LLM en el ámbito de la ciencia medioambiental.
• Utilizar dichos modelos para analizar y modelar datos relacionados con el entorno natural.
• Interpretar adecuadamente las respuestas generadas por los LLM respecto a su posible influencia ambiental.
• Transmitir de manera clara dicha información para contribuir al diseño de políticas y a la protección del ecosistema.

Este curso práctico dirigido por un instructor en España (en línea o presencial) está destinado a desarrolladores de VR y AR, diseñadores de videojuegos e ingenieros de IA con conocimientos intermedios que quieren incorporar Modelos de Lenguaje Grande en sus aplicaciones para lograr entornos más atractivos y receptivos.

Al finalizar este curso, los participantes podrán:

• Comprender el papel de los Modelos de Lenguaje Grande en la creación de experiencias inmersivas para VR y AR.
• Desarrollar aplicaciones de VR y AR que empleen estos modelos para diálogos interactivos y generación de contenido.
• Integrar los Modelos de Lenguaje Grande con herramientas de desarrollo de VR y AR, fomentando así el compromiso del usuario.
• Aplicar buenas prácticas al diseñar narrativas e interacciones impulsadas por IA en espacios virtuales.

Este curso presencial o online, dirigido por un instructor en España, está dirigido a científicos de datos, ingenieros en aprendizaje automático y desarrolladores de software con conocimientos intermedios que deseen aplicar modelos de lenguaje a gran escala (LLM) a datos multimodales para crear avanzadas soluciones de inteligencia artificial.

Al finalizar el curso, los participantes podrán:

• Comprender los principios del aprendizaje multimodal con LLM.
• Aplicar LLM para procesar y analizar textos, imágenes y audio.
• Diseñar aplicaciones que sacan provecho de la integración de datos multimodales.
• Evaluar el rendimiento de sistemas de IA basados en LLM multimodales.

Este curso presencial o online, impartido por un instructor en España, está dirigido a profesionales intermedios en ciberseguridad y científicos de datos que deseen emplear LLM para mejorar las medidas de seguridad y la inteligencia ante amenazas.

Al finalizar el curso, los participantes podrán:

• Comprender el papel de los LLM en la ciberseguridad.
• Implementar LLM para la detección y análisis de amenazas.
• Aplicar LLM en la automatización y respuesta ante incidentes de seguridad.
• Integrar LLM con las infraestructuras de seguridad existentes.

Este curso presencial o en línea, impartido por un instructor, está dirigido a científicos de datos y analistas empresariales de nivel intermedio que deseen utilizar modelos de lenguaje grandes (LLM) para pronosticar tendencias y comportamientos en distintas industrias.

Al finalizar este curso, los participantes podrán:

• Comprender los fundamentos de los LLM y su papel en el análisis predictivo.
• Implementar LLM para analizar y predecir datos en diversos sectores.
• Evaluar la eficacia de los modelos predictivos basados en LLM.
• Integrar LLM con los sistemas actuales de procesamiento de datos.

Esta capacitación presencial o en línea, impartida por un instructor en España, está dirigida a científicos de datos de nivel intermedio que buscan obtener una comprensión integral y habilidades prácticas relacionadas con los Modelos de Lenguaje a Gran Escala (LLM) y el Aprendizaje por Refuerzo (RL).

Al concluir el entrenamiento, los participantes serán capaces de:

• Comprender la estructura interna y la funcionalidad de los modelos basados en transformadores.
• Optimizar y ajustar finamente los LLM para aplicaciones específicas.
• Entender los conceptos fundamentales del aprendizaje por refuerzo.
• Conocer cómo este tipo de aprendizaje puede mejorar el desempeño de los modelos de lenguaje.

Este curso práctico, impartido por un instructor España (en línea o presencial), está dirigido a creadores de contenido, profesionales del marketing y especialistas en tecnología educativa con nivel intermedio que desean aprovechar el potencial de los LLM para generar contenido de alta calidad, variado e impactante en distintos ámbitos.

Al finalizar este curso, los participantes podrán:

• Comprender las capacidades de los LLM y su aplicación en la generación de contenido.
• Configurar y utilizar LLM para crear distintos tipos de contenido.
• Aplicar buenas prácticas al redactar prompts y ajustar los modelos para obtener resultados deseados.
• Evaluar la calidad del contenido generado por IA y perfeccionarlo según el público objetivo.
• Explorar técnicas avanzadas para la creación de contenido creativo y multimodal con LLM.

Este curso práctico dirigido por un instructor en España (en línea o presencial) está orientado a educadores, profesionales del sector EdTech e investigadores con distintos niveles de experiencia que desean aprovechar los LLM para crear experiencias educativas personalizadas.

Al finalizar el curso, los participantes serán capaces de:

• Comprender la arquitectura y capacidades de los LLM.
• Identificar oportunidades para personalizar contenidos educativos mediante el uso de LLM.
• Diseñar plataformas de aprendizaje adaptativas que utilicen LLM para la personalización del contenido.
• Aplicar estrategias basadas en LLM para aumentar el compromiso estudiantil y mejorar los resultados de aprendizaje.
• Evaluar la eficacia de los LLM en entornos educativos tomando decisiones respaldadas por datos

Este curso presencial o online, dirigido por un instructor en España, está destinado a profesionales intermedios del aprendizaje automático y desarrolladores de IA que deseen realizar el ajuste fino e implementar modelos de peso abierto como LLaMA, Mistral y Qwen para aplicaciones empresariales o internas específicas.

Al finalizar este curso, los participantes podrán:

• Comprender el ecosistema y las diferencias entre los distintos modelos LLM de código abierto.
• Preparar conjuntos de datos y configuraciones necesarias para el ajuste fino de modelos como LLaMA, Mistral y Qwen.
• Ejecutar procesos de ajuste fino empleando las librerías Hugging Face Transformers y PEFT.
• Evaluar, guardar e implementar los modelos ya ajustados en entornos seguros.

Este curso presencial o online, impartido por un instructor en España, va dirigido a desarrolladores de software y científicos de datos, tanto principiantes como de nivel intermedio, que deseen implementar LLM en sistemas de reconocimiento y síntesis del habla.

Al finalizar el curso, los participantes serán capaces de:

• Comprender el papel de los LLM en las tecnologías del habla.
• Implementar LLM para lograr un reconocimiento del habla preciso y una síntesis del habla con sonido natural.
• Integrar LLM con motores de reconocimiento del habla y sintetizadores vocales.
• Evaluar y mejorar el rendimiento de los sistemas del habla utilizando LLM.
• Mantenerse al tanto de las tendencias actuales y futuras en el ámbito de las tecnologías del habla.

Este curso presencial o en línea, impartido por un instructor en España, está dirigido a profesionales del soporte al cliente y de TI con conocimientos básicos o intermedios que deseen implementar LLM para crear chatbots inteligentes y reactivos.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes podrán:

• Comprender los fundamentos y la arquitectura de los Modelos de Lenguaje de Gran Escala (LLM).
• Diseñar e integrar LLM en sistemas de soporte al cliente.
• Mejorar la capacidad de respuesta y la experiencia del usuario en chatbots.
• Abordar cuestiones éticas y asegurar el cumplimiento con los estándares del sector.
• Desplegar y mantener un chatbot basado en LLM para aplicaciones reales.

Este curso presencial o online, impartido por instructores en España, está dirigido a científicos de datos e ingenieros de inteligencia artificial con conocimientos intermedios que deseen realizar el ajuste fino de modelos lingüísticos grandes de manera más económica y eficiente mediante técnicas como LoRA, Adapter Tuning y Prefix Tuning.

Al finalizar este curso, los participantes podrán:

• Comprender la teoría subyacente a las técnicas de ajuste fino eficiente en parámetros.
• Implementar LoRA, Adapter Tuning y Prefix Tuning utilizando Hugging Face PEFT.
• Comparar los beneficios y desventajas en términos de rendimiento y coste entre los métodos PEFT y el ajuste fino completo.
• Implementar y escalar modelos lingüísticos grandes ya ajustados, reduciendo así los requisitos computacionales y de almacenamiento.

Este curso en vivo, guiado por un instructor España (online o presencial), está dirigido a ingenieros de machine learning, desarrolladores de inteligencia artificial y científicos de datos con nivel intermedio o avanzado que deseen aprender cómo utilizar QLoRA para adaptar eficazmente modelos grandes a tareas específicas.

Al finalizar la formación, los asistentes podrán:

• Comprender los principios teóricos de QLoRA y las técnicas de cuantización en LLM.
• Aplicar QLoRA al ajuste fino de modelos de lenguaje para usos sectoriales concretos.
• Optimizar el desempeño del proceso de adaptación en condiciones de recursos limitados mediante cuantización.
• Desplegar y analizar con éxito los modelos resultantes en escenarios reales.

Este curso práctico dirigido por instructores en España (en línea o presencial) está orientado a profesionales intermedios del ámbito de los datos y el marketing que deseen utilizar LLM para analizar e interpretar el sentimiento generalizado en diversas fuentes textuales, como publicaciones en redes sociales, reseñas de productos y comentarios de clientes.

Al concluir este entrenamiento, los participantes serán capaces de:

• Comprender los principios del análisis de sentimientos y su aplicación mediante LLM.
• Preprocesar y preparar conjuntos de datos para el análisis de sentimientos.
• Entrenar y ajustar con precisión los LLM para reflejar adecuadamente el sentimiento presente en los textos.
• Analizar el sentimiento en tiempo real procedente de redes sociales y otras fuentes textuales.
• Integrar los resultados del análisis de sentimientos en estrategias empresariales y procesos de toma de decisiones.

Este curso presencial o online, impartido por instructores en España, está dirigido a desarrolladores de software y redactores técnicos de nivel intermedio que desean aprovechar los LLM para agilizar sus procesos de programación y crear documentación detallada y completa.

Al finalizar el curso, los participantes podrán:

• Comprender el papel de los LLM en la automatización de la generación de código y de la documentación de software.
• Utilizar los LLM para crear fragmentos de código y textos documentales precisos y eficientes.
• Integrar los LLM dentro del ciclo de desarrollo de software para aumentar su productividad.
• Mantener altos estándares de calidad en la documentación mediante herramientas automatizadas.
• Abordar las consideraciones éticas y mejores prácticas al emplear IA en el desarrollo de software.

Este programa formativo, dictado por instructores y realizable <presen> (online o presencial), está orientado a profesionales empresariales de nivel intermedio así como analistas de datos deseosos de sacar el máximo provecho de los LLM para descubrir conocimientos valiosos sobre sus negocios.

Al término de esta formación, los asistentes estarán en condiciones de:

• Comprender los aspectos esenciales y usos prácticos de los LLM dentro del contexto empresarial.
• Aplicar estos modelos para desglosar grandes volúmenes de información y obtener ideas sustanciales.
• Incorporar las conclusiones derivadas de LLM en la toma consciente de decisiones estratégicas organizativas.
• Valorar las cuestiones éticas y buenas prácticas vinculadas al uso comercial de LLM.
• Prever la evolución futura del sector IA, preparándose así ante los nuevos escenarios que afectan la inteligencia empresarial.

Este curso práctico, dirigido por un instructor en España (en línea o presencial), está orientado a desarrolladores e científicos de datos con nivel intermedio o avanzado que deseen dominar LlamaIndex para crear aplicaciones innovadoras basadas en LLM.

Al finalizar el curso, los participantes podrán:

• Configurar y preparar LlamaIndex para su uso con modelos lingüísticos grandes.
• Crear índices y realizar consultas a conjuntos de datos personalizados mediante LlamaIndex, mejorando así el funcionamiento de los LLM.
• Diseñar y desarrollar aplicaciones avanzadas que integren LlamaIndex y modelos lingüísticos grandes.
• Conocer e implementar las mejores prácticas al trabajar con LLM y LlamaIndex.
• Gestionar los aspectos éticos asociados a la implantación de aplicaciones impulsadas por LLM.

Este curso práctico, dirigido por un instructor en España (en línea o presencial), está destinado a investigadores en inteligencia artificial, profesionales del aprendizaje automático y científicos de datos que desean utilizar LlamaIndex para potenciar las capacidades de los modelos de IA, consiguiendo resultados más precisos y fiables en diversas aplicaciones.

Al concluir el curso, los participantes podrán:

• Comprender los principios básicos y componentes de LlamaIndex.
• Ingerir y estructurar datos para su uso con LLM.
• Implementar la mejora contextual para optimizar el rendimiento de los modelos de IA.
• Integrar LlamaIndex en sistemas y flujos de trabajo de inteligencia artificial ya existentes.

Esta formación presencial o en línea dirigida por instructores está dirigida a profesionales de nivel intermedio que deseen aprovechar el potencial de la ingeniería de prompts y del aprendizaje con pocos ejemplos para optimizar el rendimiento de los LLM en aplicaciones reales.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Comprender los principios fundamentales de la ingeniería de prompts y del aprendizaje con pocos ejemplos.
• Diseñar prompts eficaces para distintas tareas de procesamiento del lenguaje natural.
• Utilizar técnicas basadas en pocos ejemplos para adaptar los LLM con un volumen mínimo de datos.
• Optimizar el rendimiento de los modelos de lenguaje en aplicaciones prácticas.

Esta capacitación presencial o en línea, dirigida por un instructor, está pensada para ingenieros avanzados, especialistas en inteligencia artificial y responsables de localización que deseen implementar sistemas basados en modelos de lenguaje grande (LLM) para la traducción automatizada, evaluación de calidad y gobernanza empresarial.

Al finalizar este curso, los participantes serán capaces de:

• Desarrollar flujos de trabajo de localización con modelos LLM de nivel empresarial, integrando tanto modelos de código abierto como propietarios.
• Implementar procesos automatizados de control de calidad y métricas para asegurar la consistencia en las traducciones.
• Establecer marcos de gobernanza y aprobación para la producción de contenido multilingüe.
• Desplegar sistemas de localización basados en LLM que sean escalables, auditables y funcionen en entornos seguros.

La IA aplicada a SQL consiste en el uso de la inteligencia artificial y los modelos de lenguaje grandes (LLM) para automatizar, optimizar y mejorar tanto la generación como la ejecución e interpretación de consultas SQL en entornos empresariales de datos.

Esta capacitación presencial o online, dirigida por un instructor, está pensada para ingenieros de datos y líderes técnicos de nivel intermedio que deseen integrar funcionalidades basadas en IA en sus flujos de trabajo SQL, con el fin de permitir consultas mediante lenguaje natural, optimización inteligente y análisis automatizado de datos.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Integrar modelos de lenguaje grande como GPT, DeepSeek, LLaMA, Qwen y Mistral en entornos SQL.
• Desarrollar sistemas que conviertan el lenguaje natural en consultas SQL para facilitar el acceso a los datos mediante diálogos.
• Implementar optimización de consultas e identificación de errores impulsadas por IA.
• Diseñar flujos de trabajo seguros y auditables que combinen IA y SQL para uso empresarial.

Formato del curso

• Clases interactivas con debates y discusiones.
• Numerosos ejercicios prácticos y actividades para practicar.
• Implementación directa en un entorno de laboratorio en tiempo real.

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una capacitación adaptada a sus necesidades, no dude en contactarnos para coordinarla.

LangGraph es un framework para desarrollar aplicaciones basadas en LLM con múltiples agentes y estado persistente, configurables como grafos controlados por el usuario.

Este curso presencial o online, impartido por instructores, está dirigido a profesionales de nivel intermedio a avanzado que deseen diseñar, implementar y gestionar soluciones financieras basadas en LangGraph, respetando principios de gobernanza, observabilidad y cumplimiento normativo.

Al finalizar el curso, los participantes serán capaces de:

• Diseñar flujos de trabajo específicos para finanzas con LangGraph que cumplan requisitos regulatorios y de auditoría.
• Integrar estándares y ontologías de datos financieros en el estado del grafo y las herramientas asociadas.
• 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.

Vertex AI ofrece herramientas potentes para crear flujos de trabajo con modelos LLM multimodales que integran datos de texto, audio e imágenes en un único proceso. Gracias al soporte para ventanas de contexto extenso y a los parámetros del API de Gemini, permite desarrollar aplicaciones avanzadas relacionadas con la planificación, el razonamiento y la inteligencia multimodal.

Este curso presencial o online, dirigido por un instructor, está pensado para profesionales de nivel intermedio a avanzado que deseen diseñar, construir y optimizar flujos de trabajo de IA multimodales en Vertex AI.

Al finalizar este curso, los participantes podrán:

• Aprovechar los modelos Gemini para procesar entradas y generar salidas multimodales.
• Implementar flujos de trabajo con ventanas de contexto amplias para el razonamiento complejo.
• Diseñar pipelines que integren análisis de texto, audio e imágenes.
• Optimizar los parámetros del API de Gemini a fin de mejorar el rendimiento y reducir costos.

Formato del curso

• Clases interactivas con discusiones.
• Talleres prácticos sobre flujos de trabajo multimodales.
• Ejercicios basados en proyectos para aplicar casos de uso reales.

Opciones de personalización del curso

• Si desea solicitar un curso adaptado a sus necesidades, no dude en contactarnos para coordinarlo.

LangGraph 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.

Esta formación presencial o en línea, dirigida por un instructor, está orientada a desarrolladores de IA e ingenieros especializados en localización de nivel intermedio que deseen crear pipelines de traducción automatizados y escalables utilizando LLM tanto propietarios como de código abierto.

Al concluir este curso, los participantes estarán en condiciones de:

• Diseñar e implementar flujos de trabajo de traducción utilizando frameworks modernos para LLM y sus correspondientes APIs.
• Incorporar modelos comerciales y libres en sistemas de traducción capaces de crecer con la demanda.
• Mejorar significativamente la calidad lingüística mediante técnicas como el ajuste fino, el diseño adecuado de prompts y la automatización integral.
• Desplegar infraestructuras de traducción económicas y que cumplan con todas las exigencias legales en grandes empresas.

LangGraph es un framework que permite desarrollar aplicaciones basadas en LLM con estado definido, donde múltiples agentes interactúan mediante grafos composables. Estos grafos conservan el estado y permiten control total sobre la ejecución.

Este curso presencial o en línea, impartido por un instructor, está dirigido a ingenieros de plataformas de IA, profesionales DevOps especializados en inteligencia artificial y arquitectos de Machine Learning con nivel avanzado. Su objetivo es capacitarlos para optimizar, depurar, monitorear y operar sistemas LangGraph listos para producción.

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.

Esta formación práctica guiada por un instructor en España (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores de nivel intermedio que deseen aprender a utilizar la inteligencia artificial generativa con LLM para diversas tareas y ámbitos.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Explicar en qué consiste la inteligencia artificial generativa y cómo funciona.
• Describir la arquitectura de transformador que impulsa los LLM.
• Aplicar las leyes de escalado empíricas para optimizar los LLM según distintos objetivos y limitaciones.
• Utilizar herramientas y métodos innovadores para entrenar, ajustar e implementar LLM.
• Analizar las oportunidades y riesgos que la inteligencia artificial generativa supone para la sociedad y el mundo empresarial.

Los modelos de lenguaje grande (LLM) y los marcos de trabajo para agentes autónomos como AutoGen y CrewAI están redefiniendo la forma en que los equipos DevOps automatizan tareas tales como el seguimiento de cambios, la generación de pruebas y la gestión de alertas, simulando una colaboración y toma de decisiones propias de los humanos.

Este curso presencial o online, dirigido por un instructor, está pensado para ingenieros de nivel avanzado que deseen diseñar e implementar flujos de trabajo de automatización DevOps impulsados por modelos de lenguaje grande y sistemas multiagente.

Al finalizar este curso, los participantes serán capaces de:

• Integrar agentes basados en LLM en flujos de trabajo CI/CD para lograr una automatización inteligente.
• Automatizar la generación de pruebas, el análisis de commits y los resúmenes de cambios mediante agentes.
• Coordinar múltiples agentes para gestionar alertas, elaborar respuestas y ofrecer recomendaciones relacionadas con DevOps.
• Desarrollar flujos de trabajo seguros y sostenibles impulsados por agentes utilizando marcos de código abierto.

Formato del curso

• Clases interactivas con discusiones.
• Numerosos ejercicios y prácticas guiadas.
• Aplicación práctica en un entorno de laboratorio en tiempo real.

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una capacitación adaptada a sus necesidades, no dude en contactarnos para coordinar los detalles.

PostgreSQL es una base de datos relacional de código abierto avanzada que puede servir como base para sistemas impulsados por inteligencia artificial y aplicaciones de análisis de datos.

Esta capacitación práctica, impartida por instructores (en línea o presencialmente), está dirigida a profesionales de bases de datos y desarrolladores de nivel intermedio que deseen integrar, gestionar y optimizar funcionalidades de inteligencia artificial directamente en PostgreSQL.

Al finalizar este curso, los participantes podrán:

• Configurar y establecer extensiones de PostgreSQL para cargas de trabajo de inteligencia artificial.
• Implementar embeddings y búsquedas por similitud mediante pgvector.
• Integrar modelos de lenguaje de código abierto y propietarios con PostgreSQL para obtener insights en tiempo real.
• Optimizar PostgreSQL para gestionar consultas y flujos de trabajo basados en inteligencia artificial.

Modalidad del curso

• Clases interactivas con discusiones y ejercicios prácticos.
• Numerosas actividades de entrenamiento y aplicación directa.
• Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una adaptación específica de este curso, contáctenos para coordinarlo.

Este curso práctico impartido por un instructor en España (en línea o presencial) está dirigido a desarrolladores de inteligencia artificial, arquitectos y gerentes de producto con nivel intermedio a avanzado que deseen identificar y reducir los riesgos asociados a aplicaciones impulsadas por LLM, tales como la inyección de prompts, la fuga de datos y las respuestas no filtradas. Asimismo, abarca la implementación de controles de seguridad como la validación de entradas, la supervisión humana y mecanismos de control sobre las salidas generadas.

Al finalizar este curso, los participantes serán capaces de:

• Comprender las principales vulnerabilidades de los sistemas basados en LLM.
• Aplicar principios de diseño seguro a la arquitectura de aplicaciones con modelos de lenguaje.
• Utilizar herramientas como Guardrails AI y LangChain para la validación, filtrado y protección del contenido generado.
• Integrar técnicas como el aislamiento mediante entornos seguros, pruebas de penetración y revisiones humanas en flujos de trabajo destinados a producción.

Este programa formativo, impartido por instructores y disponible tanto online como presencialmente en España, va dirigido a profesionales de nivel intermedio a avanzado que buscan personalizar modelos preentrenados para tareas y datos específicos.

Al concluir esta formación, los asistentes podrán:

• Entender en profundidad los principios del ajuste fino así como sus usos prácticos.
• Organizar adecuadamente los datos necesarios para dicho ajuste fino.
• Modificar y optimizar grandes modelos lingüísticos (LLMs) con el objetivo de resolver diversas tareas relacionadas con el procesamiento del lenguaje natural.
• Mejorar el rendimiento general del modelo y superar los obstáculos habituales en su desarrollo.

Este curso técnico aborda el uso de modelos de lenguaje grande (LLM) con el objetivo de mejorar la calidad del código, reducir la deuda técnica y automatizar tareas de documentación en equipos de desarrollo.

Se trata de una capacitación presencial o en línea, impartida por un instructor, dirigida a profesionales de software de nivel intermedio a avanzado que deseen aprovechar modelos como GPT para analizar, refactorizar y documentar código complejo o heredado de manera más eficiente.

Al finalizar el curso, los participantes podrán:

• Utilizar LLM para explicar código, sus dependencias y lógica en repositorios desconocidos.
• Identificar patrones anti-padre y refactorizar el código para mejorar su legibilidad.
• Generar y mantener automáticamente comentarios dentro del código, archivos README y documentación de API.
• Integrar los aportes derivados de LLM en los flujos de trabajo habituales de CI/CD y revisión de código.

Estructura del curso

• Ponencias interactivas con debates.
• Numerosos ejercicios prácticos y actividades guiadas.
• Aplicación directa en un entorno de laboratorio en vivo.

Opciones de personalización del curso

• Si desea solicitar una capacitación adaptada a sus necesidades, no dude en contactarnos para coordinarlo.

Este curso presencial o online, guiado por instructores experimentados España, está orientado a científicos de datos, desarrolladores y aficionados a la inteligencia artificial que desean usar modelos LLM para abordar diversas tareas NLP y generar contenidos novedosos con fines variados.

Al concluir este curso, los alumnos lograrán:

• Configurar un entorno de desarrollo que incluya LLM y las herramientas necesarias.
• Ejecutar con maestría tareas de NLU y NLI mediante LLM.
• Extraer, inferir y emplear grafos de conocimiento de manera eficaz.
• Generar y gestionar diálogos usando LLM en aplicaciones conversacionales.
• Evaluar la calidad y diversidad del contenido generado por modelos LLM e inteligencia generativa.
• Aplicar principios éticos para garantizar el uso justo y responsable de los modelos LLM.

LangGraph es un marco de trabajo para desarrollar aplicaciones basadas en modelos LLM cuya estructura sigue patrones de grafo, lo que permite planificación, bifurcaciones, uso de herramientas, gestión de memoria y ejecución controlada.

Este curso práctico dirigido por un instructor (en línea o presencial) está orientado a desarrolladores principiantes, ingenieros de prompts y profesionales del área de datos que deseen diseñar y construir flujos de trabajo robustos y multietapa con modelos LLM mediante LangGraph.

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.

Este curso presencial, guiado por un instructor, en España (online o in situ) va dirigido a desarrolladores con conocimientos básicos o intermedios que deseen emplear los Modelos de Lenguaje a Gran Escala en múltiples tareas relacionadas con el lenguaje natural.

Al finalizar este programa formativo, los asistentes habrán adquirido las competencias necesarias para:

• Configurar un entorno de desarrollo compatible con algún LLM popular.
• Diseñar y optimizar modelos a partir de datos particulares por medio del fine-tuning.
• Implementar los LLM en funciones diversas, entre ellas la generación o síntesis textuales.
• Evaluar estos modelos con herramientas como TensorBoard, PyTorch Lightning y Hugging Face Datasets.

Este curso práctico guiado por instructores en España (tanto online como presencial) está dirigido a ingenieros de observabilidad e ingenieros SRE que deseen integrar modelos de lenguaje e inteligencia artificial en sus flujos de trabajo de monitoreo, alerta y análisis de incidentes.

Esta formación en directo y dirigida por instructores en España (en línea o presencial) está dirigida a profesionales del soporte informático que desean utilizar herramientas de inteligencia artificial y plataformas de automatización para optimizar los procesos de soporte, estandarizar las respuestas y reducir el esfuerzo de documentación manual.

Esta capacitación en vivo, guiada por un instructor y realizada en España (en línea o presencial), está enfocada en ingenieros y arquitectos intermedios que desean utilizar Tencent Hunyuan para desplegar modelos de gran tamaño y basados en Mixture of Experts con menor latencia, mayor rendimiento y mejor control de costos.

Al finalizarla, los participantes podrán explicar patrones recomendados para el despliegue productivo de Hunyuan, optimizar su rendimiento de inferencia, aplicar estrategias de agrupación de solicitudes y cuantización, así como planificar operaciones escalables.

Este curso presencial o online dirigido por un instructor en España está diseñado para desarrolladores de nivel intermedio, equipos técnicos y profesionales especializados que deseen emplear los modelos Hunyuan con el fin de crear aplicaciones multimodales aptas para la generación y distribución de imágenes, contenido 3D y vídeo.

Tras completar este curso, los asistentes podrán diseñar flujos de trabajo basados en indicaciones textuales, producir y analizar activos multimodales, ofrecer dichos resultados mediante aplicaciones o interfaces API, así como integrar las posibilidades que brinda Hunyuan dentro de los sistemas corporativos.

Objetivos del curso: transformar a ingenieros de software / IA en ingenieros jurídicos, los profesionales que pueden realmente desarrollar IA para el trabajo legal (eDiscovery, revisión, investigaciones).

En dos días, los participantes construyen la pila completa: ingieren y extraen datos legales reales y desordenados, los buscan y recuperan, agregan generación aumentada por recuperación (RAG) con citas, mantienen la privacidad en un modelo local y lo demuestran, ejecutan una revisión de IA defendible con métricas aptas para el tribunal y empaquetan el resultado para su despliegue.

Este curso práctico dirigido por instructores en España (en línea o presencial) está destinado a profesionales de la IA con nivel básico, intermedio o avanzado que deseen emplear MCP para conectar asistentes de IA con herramientas externas, datos y servicios empresariales.

Al concluir el curso, los participantes podrán explicar los conceptos fundamentales de MCP, identificar sus componentes clave, configurar una integración básica y aplicar buenas prácticas en materia de seguridad.

Esta formación presencial o online impartida por un instructor en España está dirigida a arquitectos empresariales de nivel intermedio que desean utilizar el Protocolo de Contexto de Modelos para diseñar plataformas seguras, escalables y gestionables de integración de agentes.

Al finalizarla, los participantes podrán describir la arquitectura y los patrones empresariales del protocolo, planificar plataformas de integración seguras, aplicar controles de acceso y gobernanza, así como evaluar distintas opciones para su implementación y escalado.

Esta capacitación presencial o virtual guiada por un instructor España está dirigida a desarrolladores, arquitectos e ingenieros de plataformas con nivel intermedio que desean utilizar MCP para construir servidores y clientes confiables destinados al despliegue y operación empresarial.

Al finalizar el curso, los participantes podrán describir la arquitectura de MCP en contextos prácticos, desarrollar integraciones listas para producción, desplegar y supervisar servicios MCP, así como aplicar estrategias eficaces en cuanto a gestión de versiones, resiliencia operativa y soporte continuo.

Esta formación práctica dirigida por instructores en España (online o presencial) está orientada a líderes de TI, profesionales del cumplimiento y equipos de seguridad que desean aplicar principios de IA soberana para crear entornos seguros que preserven la privacidad de datos sensibles, respeten las normas locales y minimicen dependencias externas.

Al finalizar, los participantes podrán comprender los fundamentos de la IA soberana, analizar distintas opciones de alojamiento y gestión, definir controles esenciales y formular una estrategia práctica para adoptar esta tecnología de manera responsable.