IA en Amazon Web Services (AWS)

LangGraph es un marco de trabajo para construir aplicaciones de LLM stateful y multi-actor como grafos compuestos con estado persistente y control sobre la ejecución.

Esta formación en vivo, impartida por un instructor (en línea o presencial), está dirigida a ingenieros de plataformas de IA de nivel avanzado, especialistas en DevOps para IA y arquitectos de ML que desean optimizar, depurar, monitorear y operar sistemas LangGraph de grado productivo.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Diseñar y optimizar topologías complejas de LangGraph para velocidad, costo y escalabilidad.
• Asegurar la fiabilidad mediante retries, timeouts, idempotencia y recuperación basada en checkpoints.
• Depurar y rastrear la ejecución de grafos, inspeccionar el estado y reproducir sistemáticamente problemas en producción.
• Instrumentar grafos con logs, métricas y trazas, implementar en producción y monitorear SLAs y costos.

Formato del Curso

• Lecciones interactivas y discusión.
• Abundantes ejercicios y práctica.
• Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.

Opciones de Personalización del Curso

• Para solicitar una formación personalizada para este curso, contáctenos para coordinar los detalles.

Esta formación en vivo con instructor en Chile (presencial o remota) está dirigida a ingenieros que deseen implementar y gestionar dispositivos IoT en AWS.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán construir una plataforma IoT que incluya la implementación y gestión de un backend, un gateway y dispositivos sobre AWS.

Esta formación en vivo con instructores en Chile (presencial o remota) está dirigida a desarrolladores que deseen utilizar AWS Lambda para construir e implementar servicios y aplicaciones en la nube, sin tener que preocuparse por el aprovisionamiento del entorno de ejecución (servidores, máquinas virtuales y contenedores, disponibilidad, escalabilidad, almacenamiento, etc.).

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Configurar AWS Lambda para ejecutar una función.
• Comprender FaaS (Funciones como Servicio) y las ventajas del desarrollo serverless.
• Construir, subir y ejecutar funciones de AWS Lambda.
• Integrar funciones de Lambda con diferentes fuentes de eventos.
• Empaquetar, implementar, monitorear y solucionar problemas de aplicaciones basadas en Lambda.

Devstral es un marco de código abierto diseñado para crear y ejecutar agentes de codificación que pueden interactuar con repositorios de código, herramientas de desarrollo y APIs para mejorar la productividad de ingeniería.

Esta formación impartida por instructores (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de ML de nivel intermedio a avanzado, equipos de herramientas de desarrollo y SREs que deseen diseñar, implementar y optimizar agentes de codificación utilizando Devstral.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Configurar y adaptar Devstral para el desarrollo de agentes de codificación.
• Diseñar flujos de trabajo basados en agentes para la exploración y modificación de repositorios de código.
• Integrar agentes de codificación con herramientas de desarrollo y APIs.
• Implementar mejores prácticas para un despliegue seguro y eficiente de los agentes.

Formato del curso

• Clase interactiva y discusión.
• Muchas actividades prácticas y ejercicios.
• Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contáctenos para coordinar.

Los modelos Devstral y Mistral son tecnologías de inteligencia artificial de código abierto diseñadas para un despliegue flexible, ajuste fino e integración escalable.

Esta formación práctica impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de ML de nivel intermedio-avanzado, equipos de plataforma e ingenieros de investigación que deseen autoalojar, ajustar y gobernar los modelos Mistral y Devstral en entornos de producción.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Configurar y preparar entornos autoalojados para los modelos Mistral y Devstral.
• Aplicar técnicas de ajuste fino para optimizar el rendimiento en dominios específicos.
• Implementar el control de versiones, monitoreo y gobernanza del ciclo de vida.
• Asegurar la seguridad, el cumplimiento normativo y el uso responsable de los modelos de código abierto.

Formato del Curso

• Lección interactiva y discusión.
• Ejercicios prácticos sobre autoalojamiento y ajuste fino.
• Implementación en laboratorio en vivo de flujos de trabajo de gobernanza y monitoreo.

Opciones de Personalización del Curso

• Para solicitar una formación personalizada para este curso, contáctenos para coordinarlo.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Chile (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel avanzado que desean profundizar su comprensión de las prácticas de DevOps y optimizar los procesos de desarrollo mediante AWS Cloud9.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Configurar y ajustar AWS Cloud9 para flujos de trabajo de DevOps.
• Implementar pipelines de integración continua y entrega continua (CI/CD).
• Automatizar pruebas, monitoreo e implementación de procesos utilizando AWS Cloud9.
• Integrar servicios de AWS como Lambda, EC2 y S3 en flujos de trabajo de DevOps.
• Utilizar sistemas de control de versiones como GitHub o GitLab dentro de AWS Cloud9.

Esta formación en vivo y con instructor en Chile (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel intermedio que desean aprender cómo construir, desplegar y mantener eficazmente aplicaciones serverless en AWS Cloud9 y AWS Lambda.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender los fundamentos de la arquitectura serverless.
• Configurar AWS Cloud9 para el desarrollo de aplicaciones serverless.
• Desarrollar, probar y desplegar aplicaciones serverless utilizando AWS Lambda.
• Integrar AWS Lambda con otros servicios de AWS, como API Gateway y S3.
• Optimizar las aplicaciones serverless para lograr mayor eficiencia en rendimiento y costos.

Esta formación práctica impartida por instructores en Chile (en línea o presencial) está dirigida a investigadores y profesionales de laboratorio con conocimientos desde nivel principiante hasta intermedio que deseen procesar y analizar imágenes relacionadas con tejidos histológicos, células sanguíneas, algas y otras muestras biológicas.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Navegar por la interfaz de Fiji y utilizar las funciones principales de ImageJ.
• Preprocesar y mejorar imágenes científicas para facilitar su análisis.
• Analizar imágenes de manera cuantitativa, incluyendo el conteo de células y la medición de áreas.
• Automatizar tareas repetitivas mediante macros y complementos (plugins).
• Personalizar flujos de trabajo para satisfacer necesidades específicas de análisis de imágenes en investigaciones biológicas.

Resumen:

• Comprensión de la arquitectura de IoT y sus funciones centrales.
• Exploración del concepto de "Cosas" y "Sensores", el Internet de las Cosas, y la mapeo de funciones empresariales a soluciones de IoT.
• Visión general integral de los componentes de software de IoT: hardware, firmware, middleware, infraestructura en la nube y aplicaciones móviles.
• Funciones clave de IoT: gestión de flotas, visualización de datos, FM (Facility Management) y DV (Data Visualization) basados en SaaS, sistemas de alertas/alarmas, incorporación de sensores y "cosas", y geocercado.
• Fundamentos de la comunicación entre dispositivos IoT y la nube utilizando MQTT.
• Conexión de dispositivos IoT a AWS mediante MQTT usando AWS IoT Core.
• Integración de AWS IoT Core con AWS Lambda para procesamiento de cómputo y Amazon DynamoDB para almacenamiento de datos.
• Conexión de una Raspberry Pi a AWS IoT Core para una comunicación de datos fluida.
• Laboratorio práctico: Construcción de un dispositivo inteligente utilizando una Raspberry Pi y AWS IoT Core.
• Visualización de datos de sensores y comunicación con la interfaz web.

LangGraph es un marco para construir aplicaciones basadas en LLM multi-actor y con estado persistente, mediante grafos composables que permiten gestionar el estado y controlar la ejecución.

Esta formación en vivo, impartida por un instructor (en línea o presencial), está dirigida a profesionales de nivel intermedio a avanzado que deseen diseñar, implementar y operar soluciones financieras basadas en LangGraph, garantizando una gobernanza adecuada, visibilidad operativa y cumplimiento normativo.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Diseñar flujos de trabajo de LangGraph específicos para el sector financiero, alineados con los requisitos regulatorios y de auditoría.
• Integrar estándares financieros y ontologías en el estado del grafo y las herramientas correspondientes.
• Implementar controles de confiabilidad, seguridad e intervención humana para procesos críticos.
• Desplegar, monitorear y optimizar sistemas LangGraph para mejorar el rendimiento, gestionar costos y cumplir los SLAs.

Formato del curso

• Clases interactivas y discusiones grupales.
• Amplia cantidad de ejercicios prácticos.
• Ejercitación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.

Opciones de personalización del curso

• Si deseas solicitar una formación personalizada para este curso, contáctanos para coordinarla.

LangGraph es un marco de trabajo para construir aplicaciones de LLM estructuradas mediante grafos que admiten planificación, ramificación, uso de herramientas, memoria y ejecución controlable.

Esta formación presencial, impartida por un instructor (en línea o en las instalaciones), está dirigida a desarrolladores principiantes, ingenieros de prompts y profesionales de datos que deseen diseñar y construir flujos de trabajo de LLM multi-etapa confiables utilizando LangGraph.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Explicar los conceptos centrales de LangGraph (nodos, aristas y estado) y cuándo utilizarlos.
• Construir cadenas de prompts que se ramifiquen, invoquen herramientas y mantengan la memoria.
• Integrar recuperación de información y APIs externas en flujos de trabajo basados en grafos.
• Probar, depurar y evaluar aplicaciones de LangGraph para garantizar confiabilidad y seguridad.

Formato del curso

• Clase interactiva y discusión facilitada.
• Laboratorios guiados y recorridos por el código en un entorno de pruebas.
• Ejercicios basados en escenarios sobre diseño, prueba y evaluación.

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contáctenos para coordinar los detalles.

LangGraph permite diseñar flujos de trabajo con estado y múltiples actores, impulsados por modelos de lenguaje grandes (LLM), con un control preciso sobre las rutas de ejecución y la persistencia del estado. En el sector sanitario, estas capacidades son fundamentales para garantizar el cumplimiento normativo, la interoperabilidad y el desarrollo de sistemas de apoyo a la decisión que se integren coherentemente con los procesos médicos.

Esta formación en vivo, impartida por un instructor (en línea o presencial), está dirigida a profesionales de nivel intermedio a avanzado que deseen diseñar, implementar y gestionar soluciones basadas en LangGraph para el ámbito sanitario, abordando los desafíos regulatorios, éticos y operativos propios del sector.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Diseñar flujos de trabajo con LangGraph específicos para la atención sanitaria, teniendo en cuenta el cumplimiento normativo y la auditoría.
• Integrar aplicaciones desarrolladas con LangGraph con ontologías y estándares médicos (FHIR, SNOMED CT e ICD).
• Aplicar las mejores prácticas en materia de fiabilidad, trazabilidad y explicabilidad en entornos sensibles.
• Desplegar, monitorizar y validar aplicaciones con LangGraph en entornos de producción del sector sanitario.

Formato del curso

• Clases interactivas y debates.
• Ejercicios prácticos con casos reales.
• Práctica de implementación en un laboratorio en vivo.

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una formación personalizada para este curso, contáctenos para coordinar los detalles.

LangGraph es un framework para construir aplicaciones de LLM multi-actor con estado, estructuradas como grafos composables con estado persistente y control preciso sobre la ejecución.

Esta formación en vivo con instructor (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel intermedio a avanzado que deseen diseñar, implementar y operar soluciones legales basadas en LangGraph, incorporando los controles necesarios de cumplimiento, trazabilidad y gobernanza.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Diseñar flujos de trabajo de LangGraph específicos para el ámbito legal que preserven la auditabilidad y el cumplimiento normativo.
• Integrar ontologías legales y estándares de documentos en el estado del grafo y su procesamiento.
• Implementar salvaguardas, aprobaciones con intervención humana (human-in-the-loop) y rutas de decisión trazables.
• Desplegar, monitorear y mantener servicios LangGraph en producción, asegurando observabilidad y control de costos.

Formato del Curso

• Lecciones interactivas y debates.
• Numerosos ejercicios y prácticas.
• Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contáctenos para coordinarlo.

LangGraph es un marco de trabajo para componer flujos de trabajo de LLM estructurados en grafos que soportan ramificación, uso de herramientas, memoria y ejecución controlable.

Esta formación en vivo impartida por instructores (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros y equipos de producto de nivel intermedio que deseen combinar la lógica de grafos de LangGraph con bucles de agentes LLM para construir aplicaciones dinámicas y conscientes del contexto, como agentes de atención al cliente, árboles de decisión y sistemas de recuperación de información.

Al final de esta formación, los participantes podrán:

• Diseñar flujos de trabajo basados en grafos que coordinen agentes LLM, herramientas y memoria.
• Implementar enrutamiento condicional, reintentos y mecanismos alternativos para una ejecución robusta.
• Integrar recuperación de datos, APIs y salidas estructuradas en los bucles de agentes.
• Evaluar, monitorear y asegurar el comportamiento de los agentes para garantizar fiabilidad y seguridad.

Formato del curso

• Clase interactiva y discusión guiada.
• Laboratorios dirigidos y recorridos por el código en un entorno de pruebas (sandbox).
• Ejercicios de diseño basados en escenarios y revisiones entre pares.

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contáctenos para coordinarlo.

LangGraph es un framework de orquestación basado en grafos que permite flujos de trabajo condicionales y multifase con modelos de lenguaje grande (LLM) y herramientas, ideal para automatizar y personalizar pipelines de contenido.

Esta formación en vivo impartida por instructores (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de marketing de nivel intermedio, estrategas de contenido y desarrolladores de automatización que deseen implementar campañas de correo electrónico dinámicas con bifurcaciones y pipelines de generación de contenido utilizando LangGraph.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Diseñar flujos de trabajo de contenidos y correos electrónicos estructurados como grafos con lógica condicional.
• Integrar LLMs, APIs y fuentes de datos para lograr una personalización automatizada.
• Gestionar el estado, la memoria y el contexto a lo largo de campañas multifase.
• Evaluar, monitorear y optimizar el rendimiento de los flujos de trabajo y los resultados de entrega.

Formato del Curso

• Conferencias interactivas y discusiones grupales.
• Talleres prácticos para implementar flujos de trabajo de correos electrónicos y pipelines de contenido.
• Ejercicios basados en escenarios sobre personalización, segmentación y lógica de bifurcación.

Opciones de Personalización del Curso

• Para solicitar una formación personalizada para este curso, contáctenos para coordinar los detalles.