Modelos de Lenguaje Avanzados (LLM) para Tareas de PNL
Los modelos de lenguaje grandes (LLM) son modelos de inteligencia artificial capaces de procesar y generar grandes volúmenes de datos en lenguaje natural, como texto, voz y audio. Los LLM pueden aprender los patrones y la estructura de sus datos de entrenamiento y luego generar nuevos datos con características similares. Además, pueden realizar diversas tareas de procesamiento del lenguaje natural (PLN), como comprensión del lenguaje natural (CLN), inferencia del lenguaje natural (ILN), construcción y completado de grafos de conocimiento, razonamiento de sentido común, generación y gestión de diálogos, y generación y comprensión multimodal.
Esta formación en vivo impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a científicos de datos con nivel intermedio, desarrolladores de IA y entusiastas de la IA que deseen utilizar LLM para ejecutar distintas tareas de PLN y crear contenido novedoso y diverso para diferentes propósitos.
Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:
- Configurar un entorno de desarrollo con LLM y herramientas esenciales.
- Ejecutar tareas de CLN e ILN con alta eficacia utilizando LLM.
- Extraer, inferir y utilizar grafos de conocimiento de manera efectiva.
- Generar y gestionar diálogos mediante LLM para aplicaciones conversacionales.
- Evaluar la calidad y diversidad del contenido generado por LLM e inteligencia artificial generativa.
- Aplicar principios éticos que garanticen equidad y el uso responsable de los LLM.
Formato del curso
- Clases interactivas y debates.
- Amplia cantidad de 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 organizarla.
Temario del curso
Introducción a los LLM e inteligencia artificial generativa
- Exploración de técnicas y modelos.
- Discusión sobre aplicaciones y casos de uso.
- Identificación de desafíos y limitaciones.
Uso de LLM para tareas de CLN (Comprensión del Lenguaje Natural)
- Análisis de sentimiento.
- Reconocimiento de entidades nombradas.
- Extracción de relaciones.
- Parseo semántico.
Uso de LLM para tareas de ILN (Inferencia del Lenguaje Natural)
- Detección de entrelazamiento o implicación lógica.
- Detección de contradicciones.
- Detección de paráfrasis.
Uso de LLM para grafos de conocimiento
- Extracción de hechos y relaciones a partir de texto.
- Inferencia de hechos faltantes o nuevos.
- Utilización de grafos de conocimiento para tareas posteriores.
Uso de LLM para razonamiento de sentido común
- Generación de explicaciones, hipótesis y escenarios plausibles.
- Uso de bases de conocimientos y conjuntos de datos de sentido común.
- Evaluación del razonamiento de sentido común.
Uso de LLM para generación de diálogos
- Generación de diálogos con agentes conversacionales, chatbots y asistentes virtuales.
- Gestión de diálogos.
- Uso de conjuntos de datos de diálogos y métricas correspondientes.
Uso de LLM para generación multimodal
- Generación de imágenes a partir de texto.
- Generación de texto a partir de imágenes.
- Generación de videos a partir de texto o imágenes.
- Generación de audio a partir de texto.
- Generación de texto a partir de audio.
- Generación de modelos 3D a partir de texto o imágenes.
Uso de LLM para aprendizaje por transferencia (meta-aprendizaje)
- Adaptación de LLM a nuevos dominios, tareas o idiomas.
- Aprendizaje a partir de ejemplos con pocas muestras o sin ejemplos (zero-shot).
- Uso de conjuntos de datos y frameworks de meta-aprendizaje y aprendizaje por transferencia.
Uso de LLM para aprendizaje adversarial
- Defensa de LLM contra ataques maliciosos.
- Detección y mitigación de sesgos y errores en los LLM.
- Uso de conjuntos de datos y métodos de aprendizaje adversarial y robustez.
Evaluación de LLM e inteligencia artificial generativa
- Evaluación de la calidad y diversidad del contenido.
- Uso de métricas como el puntaje Inception, la distancia Fréchet de Inception (FID) y el puntaje BLEU.
- Métodos de evaluación humana como crowdsourcing y encuestas.
- Métodos de evaluación adversarial como pruebas de Turing y discriminadores.
Aplicación de principios éticos para LLM e inteligencia artificial generativa
- Garantía de equidad y responsabilidad.
- Prevención de uso indebido y abusos.
- Respeto a los derechos y la privacidad de creadores y consumidores de contenido.
- Fomento de la creatividad y colaboración entre humanos e IA.
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Comprensión de conceptos básicos de IA y su terminología.
- Experiencia en programación con Python y análisis de datos.
- Conocimiento de frameworks de aprendizaje profundo como TensorFlow o PyTorch.
- Comprensión de los fundamentos de los LLM y sus aplicaciones.
Público objetivo
- Científicos de datos.
- Desarrolladores de IA.
- Entusiastas de la IA.
Los cursos públicos requieren más de 5 participantes.
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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
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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
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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.
Construyendo flujos de trabajo dinámicos con LangGraph y Agentes LLM
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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).
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Opciones de personalización del curso
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LangGraph para Automatización de Marketing
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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.
Le Chat Enterprise: ChatOps privado, integraciones y controles administrativos
14 HorasLe Chat Enterprise es una solución de ChatOps privada que ofrece capacidades de inteligencia artificial conversacional seguras, personalizables y gobernadas para organizaciones, con soporte para RBAC, SSO, conectores e integraciones con aplicaciones empresariales.
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Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:
- Configurar e implementar Le Chat Enterprise para despliegues seguros.
- Habilitar RBAC, SSO y controles basados en cumplimiento.
- Integrar Le Chat con aplicaciones empresariales y repositorios de datos.
- Diseñar e implementar manuales de operación y administración para ChatOps.
Formato del curso
- Clase interactiva y discusión.
- Muchos ejercicios y práctica.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, contáctenos para coordinar.
Arquitecturas de LLM rentables: Mistral a gran escala (Ingeniería de rendimiento y costos)
14 HorasMistral es una familia de modelos de lenguaje grande de alto rendimiento, optimizada para su implementación en producción a gran escala de manera económica.
Esta formación impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de infraestructura de nivel avanzado, arquitectos de nube y líderes de MLOps que desean diseñar, implementar y optimizar arquitecturas basadas en Mistral para maximizar el rendimiento y minimizar los costos.
Al finalizar esta formación, los participantes podrán:
- Implementar patrones de despliegue escalables para Mistral Medium 3.
- Aplicar estrategias de agrupación (batching), cuantización y servicio eficiente.
- Optimizar los costos de inferencia manteniendo el rendimiento.
- Diseñar topologías de servicio listas para producción en entornos empresariales.
Formato del curso
- Conferencia interactiva y discusión.
- Numerosos 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 coordinarla.
Industrialización de Asistentes Conversacionales con Conectores e Integraciones de Mistral
14 HorasMistral AI es una plataforma de inteligencia artificial de código abierto que permite a los equipos construir e integrar asistentes conversacionales en flujos de trabajo empresariales y orientados al cliente.
Esta formación impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a gerentes de productos, desarrolladores full-stack e ingenieros de integración de nivel principiante a intermedio que deseen diseñar, integrar e industrializar asistentes conversacionales utilizando conectores e integraciones de Mistral.
Al finalizar esta formación, los participantes podrán:
- Integrar modelos conversacionales de Mistral con conectores empresariales y SaaS.
- Implementar generación aumentada por recuperación (RAG) para respuestas fundamentadas.
- Diseñar patrones de experiencia de usuario (UX) para asistentes de chat internos y externos.
- Desplegar asistentes en flujos de trabajo de productos para casos de uso reales.
Formato del curso
- Conferencias interactivas y discusión.
- Ejercicios prácticos de integración.
- Desarrollo en laboratorio de asistentes conversacionales.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, contáctenos para coordinarlo.
Implementaciones empresariales de nivel superior con Mistral Medium 3
14 HorasMistral Medium 3 es un modelo de lenguaje grande multimodal de alto rendimiento, diseñado para su implementación en entornos productivos dentro de empresas.
Esta formación presencial impartida por instructores (en línea o in situ) está dirigida a ingenieros de IA/ML y arquitectos de plataforma de nivel intermedio a avanzado, así como a equipos de MLOps que deseen desplegar, optimizar y garantizar la seguridad de Mistral Medium 3 para casos de uso empresarial.
Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:
- Implementar Mistral Medium 3 utilizando opciones basadas en API y autoalojamiento.
- Optimizar el rendimiento de la inferencia y los costos asociados.
- Implementar casos de uso multimodales con Mistral Medium 3.
- Aplicar las mejores prácticas de seguridad y cumplimiento para entornos empresariales.
Formato del curso
- Clase interactiva y discusión.
- Muchas 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, por favor contáctenos para coordinarlo.
Mistral para una IA responsable: privacidad, residencia de datos y controles empresariales
14 HorasMistral AI es una plataforma de IA abierta y lista para entornos empresariales que ofrece funciones para el despliegue seguro, cumplidor y responsable de la IA.
Esta formación en vivo con instructor (en línea o presencial) está dirigida a responsables de cumplimiento normativo, arquitectos de seguridad y partes interesadas de los departamentos legal y de operaciones que deseen implementar prácticas de IA responsable con Mistral, aprovechando mecanismos de privacidad, residencia de datos y controles empresariales.
Al finalizar esta formación, los participantes podrán:
- Implementar técnicas de preservación de la privacidad en los despliegues de Mistral.
- Aplicar estrategias de residencia de datos para cumplir con los requisitos regulatorios.
- Configurar controles empresariales, como RBAC, SSO y registros de auditoría.
- Evaluar opciones de proveedores y modelos de despliegue alineados con el cumplimiento normativo.
Formato del curso
- Clase interactiva y discusión grupal.
- Casos de estudio y ejercicios centrados en el cumplimiento normativo.
- Implementación práctica de controles empresariales de IA.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, contáctenos para coordinarla.
Aplicaciones multimodales con modelos Mistral (Visión, OCR y comprensión de documentos)
14 HorasLos modelos Mistral son tecnologías de inteligencia artificial de código abierto que ahora se integran en flujos de trabajo multimodales, apoyando tanto tareas lingüísticas como visuales para aplicaciones empresariales e investigativas.
Esta capacitación guiada por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a investigadores de ML de nivel intermedio, ingenieros aplicados y equipos de producto que desean desarrollar aplicaciones multimodales con modelos Mistral, incluyendo pipelines de OCR y comprensión de documentos.
Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:
- Configurar y adaptar modelos Mistral para tareas multimodales.
- Implementar flujos de trabajo de OCR e integrarlos con pipelines de PLN.
- Diseñar aplicaciones de comprensión documental para casos de uso empresarial.
- Desarrollar funcionalidades de búsqueda visual-textual y interfaces de usuario asistivas.
Formato del curso
- Ponencias interactivas y discusiones.
- Ejercicios prácticos de programación.
- Implementación en laboratorio en vivo de pipelines multimodales.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, contáctenos para coordinar.
