Modelos de Lenguaje Grande (LLM) y Aprendizaje por Refuerzo (RL)
Los Modelos de Lenguaje Grande (LLM) son un tipo avanzado de redes neuronales diseñadas para entender y generar texto similar al humano en función de la entrada que reciben. El Aprendizaje por Refuerzo (RL) es una modalidad de aprendizaje automático donde un agente aprende a tomar decisiones realizando acciones en un entorno con el objetivo de maximizar las recompensas acumulativas.
Esta formación en vivo y con instructor (online o presencial) está dirigida a científicos de datos de nivel intermedio que desean adquirir una comprensión integral y habilidades prácticas tanto en Modelos de Lenguaje Grande (LLM) como en Aprendizaje por Refuerzo (RL).
Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:
- Comprender los componentes y la funcionalidad de los modelos transformadores.
- Optimizar y ajustar finamente los LLM para tareas y aplicaciones específicas.
- Entender los principios fundamentales y las metodologías del aprendizaje por refuerzo.
- Aprender cómo las técnicas de aprendizaje por refuerzo pueden mejorar el rendimiento de los LLM.
Formato del curso
- Clases interactivas 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, contáctenos para organizarlo.
Temario del curso
Introducción a los Modelos de Lenguaje Grande (LLM)
- Vista general de los LLM.
- Definición e importancia.
- Aplicaciones en la IA actual.
Arquitectura del transformador
- ¿Qué es un transformador y cómo funciona?
- Componentes principales y características.
- Embebido y codificación posicional.
- Atención multi-cabeza.
- Red neuronal de alimentación hacia adelante.
- Normalización y conexiones residuales.
Modelos transformadores
- Mecanismo de autoatención.
- Arquitectura codificador-decodificador.
- Embebidos posicionales.
- BERT (Representaciones del codificador bidireccional desde transformadores).
- GPT (Transformador generativo preentrenado).
Optimización del rendimiento y consideraciones importantes
- Longitud del contexto.
- Mamba y modelos de espacio de estados.
- Atención rápida (Flash attention).
- Transformadores dispersos.
- Transformadores visuales.
- Importancia de la cuantización.
Mejora de los transformadores
- Generación de texto aumentada por recuperación.
- Mezcla de modelos.
- Árbol de pensamientos.
Ajuste fino (Fine-Tuning)
- Teoría de la adaptación de bajo rango.
- Ajuste fino con QLora.
Leyes de escalado y optimización en los LLM
- Importancia de las leyes de escalado para los LLM.
- Escalado del tamaño de los datos y del modelo.
- Escalado computacional.
- Escalado de la eficiencia de parámetros.
Optimización
- Relación entre el tamaño del modelo, el tamaño de los datos, el presupuesto de cómputo y los requisitos de inferencia.
- Optimización del rendimiento y la eficiencia de los LLM.
- Mejores prácticas y herramientas para entrenar y ajustar finamente los LLM.
Entrenamiento y ajuste fino de los LLM
- Pasos y desafíos del entrenamiento de LLM desde cero.
- Adquisición y mantenimiento de datos.
- Requisitos de grandes conjuntos de datos, CPU y memoria.
- Desafíos de optimización.
- Panorama de los LLM de código abierto.
Fundamentos del Aprendizaje por Refuerzo (RL)
- Introducción al aprendizaje por refuerzo.
- Aprendizaje a través del refuerzo positivo.
- Definición y conceptos clave.
- Proceso de decisión de Markov (MDP).
- Programación dinámica.
- Métodos de Monte Carlo.
- Aprendizaje por diferencia temporal.
Aprendizaje profundo por refuerzo
- Redes Q profundas (DQN).
- Optimización por política proximal (PPO).
- Elementos del aprendizaje por refuerzo.
Integración de LLM y Aprendizaje por Refuerzo
- Combinar LLM con Aprendizaje por Refuerzo.
- Cómo se utiliza el RL en los LLM.
- Aprendizaje por refuerzo con retroalimentación humana (RLHF).
- Alternativas al RLHF.
Casos de estudio y aplicaciones
- Aplicaciones del mundo real.
- Historias de éxito y desafíos.
Tópicos avanzados
- Técnicas avanzadas.
- Métodos de optimización avanzados.
- Investigación y desarrollos de vanguardia.
Resumen y próximos pasos.
Requerimientos
- Conocimiento básico de aprendizaje automático.
Audiencia objetivo
- Científicos de datos.
- Ingenieros de software.
Los cursos públicos requieren más de 5 participantes.
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- Depurar y rastrear la ejecución de grafos, inspeccionar el estado y reproducir sistemáticamente problemas en producción.
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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
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Formato del curso
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- Muchas actividades prácticas y ejercicios.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
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- 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
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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.
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Formato del curso
- Clase interactiva y discusión facilitada.
- Laboratorios guiados y recorridos por el código en un entorno de pruebas.
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Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contáctenos para coordinar los detalles.
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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
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, contáctenos para coordinar los detalles.
LangGraph para aplicaciones legales
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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.
Construyendo flujos de trabajo dinámicos con LangGraph y Agentes LLM
14 HorasLangGraph 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 para Automatización de Marketing
14 HorasLangGraph 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.
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.
Esta capacitación en vivo impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a gerentes de productos de nivel intermedio, líderes de TI, ingenieros de soluciones y equipos de seguridad/cumplimiento que deseen implementar, configurar y gobernar Le Chat Enterprise en entornos empresariales.
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.
