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Temario del curso

Introducción a la Localización Empresarial con LLM

  • Comprensión de los ecosistemas de localización empresarial
  • De la Traducción Automática Neural (NMT) a la traducción impulsada por LLM
  • Desafíos de calidad, gobernanza y cumplimiento normativo

Panorama de Modelos LLM para Localización

  • Comparación de modelos Deepseek, Qwen, Mistral y OpenAI
  • Ajuste fino (fine-tuning) y adaptación para traducción y post-edición
  • Despliegue de modelos y consideraciones de costo-rendimiento

Arquitectura de Pipelines de Localización con LLM

  • Patrones de diseño de sistemas para traducción basada en LLM
  • Conexión de APIs, bases de datos y sistemas de gestión de contenido
  • Orquestación de pipelines utilizando LangChain y Docker

Aseguramiento de Calidad Automatizado para Traducciones con LLM

  • Definición de métricas de calidad lingüística (BLEU, COMET, MQM)
  • Construcción de agentes de QA automatizados para la validación de traducciones
  • Bucles de retroalimentación en post-edición y mejora continua

Gobernanza y Cumplimiento en IA para Localización

  • Establecimiento de gobernanza con intervención humana (human-in-the-loop)
  • Rastreo, registros de auditoría y control de cambios
  • Estándares éticos y de privacidad de datos en sistemas LLM

Marcos de Evaluación y Monitoreo

  • Monitoreo del rendimiento de traducción y desviaciones (drift)
  • Alertas en tiempo real y registro con herramientas open source
  • Implementación de tableros de revisión para supervisión de QA

Integración Empresarial y Automatización de Flujos de Trabajo

  • Integración de pipelines de traducción con LLM en sistemas CMS y TMS
  • Automatización de flujos de trabajo y programación de tareas
  • Colaboración interdepartamental y control de versiones

Escalamiento y Seguridad de la Infraestructura de Localización

  • Escalado de despliegues multi-modelo en la nube e infraestructura propia (on-premises)
  • Seguridad, gestión de accesos y cifrado de datos
  • Mejores prácticas de gobernanza para la adopción empresarial de LLM

Resumen y Próximos Pasos

Requerimientos

  • Comprensión de machine learning y procesamiento de lenguaje natural (NLP)
  • Experiencia con Python o TypeScript para la integración de APIs
  • Familiaridad con flujos de trabajo y herramientas de localización empresarial

Público Objetivo

  • Ingenieros de IA y NLP
  • Gerentes de Tecnología de Localización
  • Arquitectos de Software y Líderes de Ingeniería
 21 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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