Cursos de Large Language Models (LLMs) en Santiago

Esta formación en vivo con instructor en Santiago (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de la alta dirección que desean comprender qué son los LLM, explorar su posible impacto en las operaciones comerciales y evaluar el uso práctico de herramientas de IA como ChatGPT, Microsoft Copilot o Grok para tareas reales como la creación de contenido, resumen de datos y apoyo en la toma de decisiones.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender qué son los LLM y cómo funcionan herramientas como ChatGPT y Copilot.
• Utilizar técnicas de 'prompting' (instrucción) para obtener resultados prácticos y confiables de los LLM.
• Evaluar casos de uso reales como la redacción de correos electrónicos, el resumen de documentos y la automatización de la productividad.
• Identificar oportunidades de inversión y aplicaciones estratégicas para la adopción de IA.

Esta formación presencial en vivo en Santiago (en línea o in situ) está dirigida a equipos de alta dirección que desean comprender el valor estratégico de los LLM y las herramientas de IA empresarial. Los participantes explorarán cómo integrar estas herramientas en flujos de trabajo estratégicos, redactar mejores indicaciones (prompts) y evaluar oportunidades para aumentar la productividad y el retorno de la inversión (ROI) mediante la adopción de IA.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender cómo funcionan los LLM y cómo las herramientas como ChatGPT y Copilot las aplican.
• Utilizar interacciones basadas en indicaciones para automatizar y acelerar tareas.
• Aplicar herramientas de IA a escenarios reales, como la redacción de correos electrónicos, el resumen de informes y la revisión de contratos.
• Evaluar los beneficios estratégicos, las limitaciones y las consideraciones de licenciamiento para la adopción de LLM.

Esta formación en vivo dirigida por instructores en <ubicación> (en línea o presencial) está dirigida a investigadores de IA, científicos de datos y desarrolladores de nivel intermedio a avanzado que desean comprender, afinar e implementar los Modelos de Lenguaje Grande de Meta AI para diversas aplicaciones de PLN.

Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender la arquitectura y el funcionamiento de los Modelos de Lenguaje Grande de Meta AI.
• Configurar y afinar los LLM de Meta AI para casos de uso específicos.
• Implementar aplicaciones basadas en LLM, como resúmenes de texto, chatbots y análisis de sentimientos.
• Optimizar e implementar modelos de lenguaje grande de manera eficiente.

Esta capacitación en vivo impartida por un instructor en Santiago (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de IA de nivel intermedio, analistas comerciales y líderes tecnológicos que desean comprender los principios de la IA generativa y las aplicaciones de los LLM en entornos empresariales. Los participantes aprenderán sobre transformers, ingeniería de prompts y consideraciones éticas al implementar estos modelos para soluciones del mundo real.

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los principios subyacentes de la IA generativa y los modelos de lenguaje grande.
• Implementar y ajustar LLM para aplicaciones comerciales específicas.
• Aplicar técnicas de ingeniería de prompts para obtener resultados óptimos del modelo.
• Reconocer consideraciones éticas y gestionar riesgos en el despliegue de LLM.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Santiago (online o presencial) está dirigida a profesionales de la IA, éticos, científicos e ingenieros de datos de nivel intermedio, así como a formuladores de políticas y partes interesadas que deseen comprender y navegar el panorama ético de los LLM.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Identificar los problemas y desafíos éticos asociados con los LLM.
• Aplicar marcos y principios éticos al despliegue de LLM.
• Evaluar el impacto social de los LLM y mitigar los riesgos potenciales.
• Desarrollar estrategias para el desarrollo y uso responsable de la IA.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Santiago (en línea o presencial) está dirigida a practicantes de PLN y científicos de datos de nivel intermedio, creadores de contenido y traductores, así como a empresas globales que desean utilizar LLM para la traducción de idiomas y la creación de contenido multilingüe.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los principios del aprendizaje y la traducción multilingüe con LLM.
• Implementar LLM para traducir contenido entre diversos idiomas.
• Crear y gestionar conjuntos de datos multilingües para entrenar LLM.
• Desarrollar estrategias para mantener la coherencia y la calidad en la traducción.

Esta formación en vivo con un instructor en Santiago (en línea o presencial) está dirigida a analistas financieros, científicos de datos y profesionales de las inversiones que tienen un nivel intermedio y desean aprovechar los LLM para el análisis y la predicción de los mercados financieros.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender la aplicación de los LLM en el análisis de los mercados financieros.
• Utilizar los LLM para procesar noticias financieras, informes y datos que proporcionen conocimientos del mercado.
• Desarrollar modelos predictivos para precios de acciones, tendencias del mercado e indicadores económicos.
• Integrar los conocimientos obtenidos con LLM en los procesos de toma de decisiones de inversión.

Esta formación en vivo dirigida por instructores en Santiago (en línea o presencial) está orientada a científicos e investigadores ambientales de nivel intermedio, analistas de datos, responsables políticos y defensores del medioambiente que deseen utilizar LLM para la modelización y el análisis ambiental.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender la aplicación de los LLM en las ciencias ambientales.
• Utilizar LLM para analizar y modelar datos ambientales.
• Interpretar las salidas de los LLM para evaluaciones del impacto ambiental.
• Comunicar eficazmente los hallazgos para informar sobre políticas y esfuerzos de conservación.

Esta formación presencial impartida por un instructor en Santiago (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores de RV y RA, diseñadores de juegos e ingenieros de IA de nivel intermedio que deseen incorporar LLMs en aplicaciones de RV y RA para crear entornos más atractivos y responsivos.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender el papel de los LLMs en la creación de experiencias inmersivas de RV y RA.
• Desarrollar aplicaciones de RV y RA que utilicen LLMs para diálogos interactivos y generación de contenido.
• Integrar LLMs con herramientas de desarrollo de RV y RA para mejorar la participación del usuario.
• Aplicar las mejores prácticas para diseñar narrativas e interacciones impulsadas por IA en espacios virtuales.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en <ubicación> (en línea o presencial) está dirigida a científicos de datos e ingenieros de aprendizaje automático y desarrolladores de software de nivel intermedio que desean aplicar Grandes Modelos de Lenguaje (LLM) a datos multimodales para aplicaciones avanzadas de IA.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los principios del aprendizaje multimodal con LLM.
• Implementar LLM para procesar y analizar datos de texto, imagen y audio.
• Desarrollar aplicaciones que aprovechen las ventajas de la integración de datos multimodales.
• Evaluar el rendimiento de los sistemas de LLM multimodal.

Esta formación en vivo, impartida por instructores en Santiago (en línea o presencial), está dirigida a profesionales de ciberseguridad y científicos de datos de nivel intermedio que desean utilizar LLM para mejorar las medidas de seguridad y la inteligencia sobre amenazas.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender el papel de los LLM en la ciberseguridad.
• Implementar LLM para la detección y análisis de amenazas.
• Utilizar LLM para la automatización y respuesta ante incidentes de seguridad.
• Integrar LLM con la infraestructura de seguridad existente.

Esta formación en vivo, impartida por un instructor, se realiza en Santiago (en línea o presencial) y está dirigida a científicos de datos y analistas de negocios de nivel intermedio que deseen utilizar modelos de lenguaje grandes (LLM) para anticipar tendencias y comportamientos en diversas industrias.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Comprender los fundamentos de los LLM y su papel en el análisis predictivo.
• Implementar LLM para analizar y pronosticar datos en diversas industrias.
• Evaluar la efectividad de los modelos predictivos mediante el uso de LLM.
• Integrar LLM con las tuberías (pipelines) existentes de procesamiento de datos.

Esta formación en vivo y con instructor en Santiago (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.

Esta formación en vivo, impartida por un instructor, en Santiago (en línea o presencial), está dirigida a creadores de contenido, marketers y tecnólogos educativos de nivel intermedio que deseen aprovechar el poder de los LLM para generar contenido de alta calidad, diverso y atractivo en diversos ámbitos.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender las capacidades de los LLM y su aplicación en la generación de contenido.
• Configurar y utilizar LLM para generar distintos tipos de contenido.
• Aplicar las mejores prácticas en el uso de prompts y el ajuste fino (fine-tuning) de LLM para producir los resultados deseados.
• Evaluar la calidad del contenido generado por IA y refinarlo para audiencias específicas.
• Explorar técnicas avanzadas para la generación creativa y multimodal de contenido con LLM.

Esta formación en vivo con instructor en Santiago (en línea o presencial) está dirigida a educadores, profesionales de EdTech e investigadores con diferentes niveles de experiencia y conocimiento que desean aprovechar los LLM para crear experiencias educativas personalizadas.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender la arquitectura y las capacidades de los LLM.
• Identificar oportunidades de personalización en el contenido educativo utilizando LLM.
• Diseñar plataformas de aprendizaje adaptativo que utilicen LLM para la personalización del contenido.
• Implementar estrategias impulsadas por LLM para mejorar el compromiso estudiantil y los resultados de aprendizaje.
• Evaluuar la eficacia de los LLM en entornos educativos y tomar decisiones basadas en datos para realizar

Esta formación en vivo con instructor en Santiago (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de ML y desarrolladores de IA de nivel intermedio que deseen ajustar fino e implementar modelos de pesos abiertos como LLaMA, Mistral y Qwen para aplicaciones empresariales o internas específicas.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

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

Esta capacitación impartida por un instructor en Santiago (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores de software y científicos de datos de nivel principiante a intermedio que desean implementar LLM en sistemas de reconocimiento y síntesis de voz.

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Comprender el papel de los LLM en las tecnologías de voz.
• Implementar LLM para un reconocimiento de voz preciso y una síntesis de discurso con sonido natural.
• Integrar LLM con motores de reconocimiento de voz y sintetizadores de voz.
• Evaluar y mejorar el rendimiento de los sistemas de voz utilizando LLM.
• Mantenerse informado sobre las tendencias actuales y direcciones futuras en tecnologías de voz.

Esta capacitación en vivo dirigida por instructores en Santiago (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de la atención al cliente y TI de nivel principiante a intermedio que desean implementar LLM para crear chatbots de atención al cliente responsables e inteligentes.

Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los fundamentos y la arquitectura de los Modelos de Lenguaje Grandes (LLM).
• Diseñar e integrar LLM en sistemas de atención al cliente.
• Mejorar la capacidad de respuesta y la experiencia del usuario de los chatbots.
• Abordar consideraciones éticas y garantizar el cumplimiento de las normativas de la industria.
• Desplegar y mantener un chatbot basado en LLM para aplicaciones del mundo real.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Santiago (en línea o presencial) está dirigida a científicos de datos e ingenieros de IA de nivel intermedio que desean realizar ajustes finos en modelos de lenguaje grandes de manera más económica y eficiente mediante métodos como LoRA, Adapter Tuning y Prefix Tuning.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender la teoría detrás de los enfoques de ajuste fino eficiente en parámetros.
• Implementar LoRA, Adapter Tuning y Prefix Tuning utilizando Hugging Face PEFT.
• Comparar las compensaciones entre rendimiento y costo de los métodos PEFT frente al ajuste fino completo.
• Desplegar y escalar LLMs ajustados finamente con requerimientos reducidos de computación y almacenamiento.

Esta capacitación en vivo con instructor en Santiago (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de aprendizaje automático, desarrolladores de IA y científicos de datos de nivel intermedio a avanzado que desean aprender a utilizar QLoRA para ajustar eficientemente modelos grandes para tareas específicas y personalizaciones.

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Comprender la teoría detrás de QLoRA y las técnicas de cuantificación para LLM.
• Implementar QLoRA en el ajuste fino de modelos de lenguaje grandes para aplicaciones específicas del dominio.
• Optimizar el rendimiento del ajuste fino con recursos computacionales limitados mediante cuantificación.
• Desplegar y evaluar los modelos ajustados de manera eficiente en aplicaciones del mundo real.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Santiago (en línea o presencial) está dirigida a profesionales intermedios del área de datos y marketing que desean aplicar LLMs para analizar e interpretar la opinión pública a partir de diversas fuentes textuales, como publicaciones en redes sociales, reseñas de productos y comentarios de clientes.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender los principios del análisis de sentimientos y su aplicación mediante LLMs.
• Preprocesar y preparar conjuntos de datos para el análisis de sentimientos.
• Entrenar y ajustar finamente (fine-tuning) los LLMs para reflejar con precisión los sentimientos expresados en el texto.
• Analizar los sentimientos en tiempo real procedentes de redes sociales y otras fuentes textuales.
• Integrar los hallazgos del análisis de sentimientos en las estrategias empresariales y los procesos de toma de decisiones.

Esta formación en vivo, impartida por un instructor, en Santiago (en línea o presencial), está dirigida a desarrolladores de software y redactores técnicos de nivel intermedio que deseen aprovechar los LLM para optimizar su flujo de trabajo de codificación y crear documentación detallada y exhaustiva.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Comprender el papel de los LLM en la automatización de la generación de código y la documentación de software.
• Utilizar LLM para crear fragmentos de código y documentación precisos y eficientes.
• Integrar LLM en su ciclo de vida del desarrollo de software para mejorar la productividad.
• Mantener estándares de documentación de alta calidad mediante herramientas automatizadas.
• Afrontar consideraciones éticas y prácticas recomendadas para el uso de la IA en el desarrollo de software.

Esta formación en vivo, impartida por un instructor, en <ubicación> (en línea o presencial) está dirigida a profesionales comerciales y analistas de datos de nivel intermedio que desean aprovechar el poder de los LLM para extraer información empresarial valiosa.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los fundamentos y aplicaciones de los LLM en el contexto de la inteligencia empresarial.
• Aplicar LLM para analizar grandes conjuntos de datos y extraer información significativa.
• Integrar análisis impulsados por LLM en procesos estratégicos de toma de decisiones empresariales.
• Evaluar las consideraciones éticas y las mejores prácticas para el uso de LLM en el ámbito empresarial.
• Anticipar las tendencias futuras de la IA y prepararse para el panorama evolutivo de la inteligencia empresarial.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en <ubic> (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores y científicos de datos de nivel intermedio a avanzado que desean dominar LlamaIndex para desarrollar aplicaciones innovadoras potenciadas por LLM.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Configurar y preparar LlamaIndex para su uso con LLM.
• Indexar y consultar conjuntos de datos personalizados mediante LlamaIndex para mejorar la funcionalidad de los LLM.
• Diseñar y desarrollar aplicaciones sofisticadas que utilicen LlamaIndex y LLM.
• Comprender y aplicar las mejores prácticas para trabajar con LLM y LlamaIndex.
• Navegar por las consideraciones éticas implicadas en el despliegue de aplicaciones potenciadas por LLM.

Esta formación en vivo con instructor en Santiago (en línea o presencial) está dirigida a investigadores de IA de nivel intermedio, profesionales de aprendizaje automático y científicos de datos que deseen utilizar LlamaIndex para potenciar las capacidades de los modelos de IA, haciéndolos más precisos y confiables para diversas aplicaciones.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los principios y componentes de LlamaIndex.
• Ingerir y estructurar datos para su uso con LLM.
• Implementar el aumento contextual para mejorar el rendimiento de los modelos de IA.
• Integrar LlamaIndex en sistemas y flujos de trabajo de IA existentes.

Esta formación en vivo y con instructores en Santiago (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel intermedio que desean aprovechar el poder de la ingeniería de prompts y el aprendizaje con pocos ejemplos para optimizar el rendimiento de los LLM en aplicaciones del mundo real.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender los principios de la ingeniería de prompts y el aprendizaje con pocos ejemplos.
• Diseñar prompts efectivos para diversas tareas de PLN.
• Aprovechar las técnicas con pocos ejemplos para adaptar los LLM con mínimos datos.
• Optimizar el rendimiento de los LLM para aplicaciones prácticas.

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.

Esta formación impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de nivel avanzado, especialistas en IA y líderes de localización que desean implementar sistemas de modelos de lenguaje grandes (LLM) para traducción automatizada, evaluación de calidad y gobernanza empresarial.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Construir pipelines de localización con LLM de grado empresarial, integrando modelos open source y propietarios.
• Implementar flujos de trabajo de aseguramiento de calidad (QA) automatizados y métricas de calidad para la consistencia en la traducción.
• Establecer marcos de gobernanza y aprobación para la producción de contenido multilingüe.
• Desplegar sistemas de localización basados en LLM escalables y auditables en entornos seguros.

IA para SQL es la aplicación de la inteligencia artificial y los modelos de lenguaje grandes (LLM, por sus siglas en inglés) para automatizar, optimizar y mejorar la forma en que se generan, ejecutan e interpretan las consultas SQL dentro de entornos empresariales de datos.

Esta formación en vivo con instrucción directa (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de datos de nivel intermedio y líderes técnicos que desean integrar capacidades de IA en sus flujos de trabajo SQL para habilitar consultas por lenguaje natural, optimización inteligente y análisis automatizado de datos.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Integrar LLMs como GPT, DeepSeek, LLaMA, Qwen y Mistral en entornos SQL.
• Construir flujos de trabajo de lenguaje natural a SQL para el acceso conversacional a los datos.
• Implementar optimización de consultas impulsada por IA y detección de errores.
• Diseñar flujos de trabajo de IA-SQL seguros, auditables y aptos para el uso empresarial.

Formato del curso

• Conferencia interactiva y discusión en grupo.
• Abundancia de 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 coordinarla.

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.

Vertex AI proporciona herramientas potentes para construir flujos de trabajo de LLM multimodales que integran datos de texto, audio e imagen en un único pipeline. Con soporte para ventanas de contexto largas y parámetros de la API de Gemini, habilita aplicaciones avanzadas en planificación, razonamiento e inteligencia multimodal.

Esta formación en vivo con instructores (en línea o en las instalaciones) está dirigida a profesionales de nivel intermedio a avanzado que deseen diseñar, construir y optimizar flujos de trabajo de IA multimodales en Vertex AI.

Al final de esta formación, los participantes podrán:

• Aprovechar los modelos de Gemini para entradas y salidas multimodales.
• Implementar flujos de trabajo de contexto largo para razonamiento complejo.
• Diseñar pipelines que integren análisis de texto, audio e imagen.
• Optimizar los parámetros de la API de Gemini para mejorar el rendimiento y la eficiencia en costos.

Formato del curso

• Clase interactiva y discusión.
• Laboratorios prácticos con flujos de trabajo multimodales.
• Ejercicios basados en proyectos para casos de uso aplicados de multimodalidad.

Opciones de personalización del curso

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

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.

Esta formación en vivo impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores de IA y especialistas en localización de nivel intermedio que deseen diseñar pipelines de traducción escalables y automatizados utilizando tanto LLM propietarios como de código abierto.

Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:

• Diseñar e implementar flujos de trabajo de traducción utilizando frameworks y APIs modernas de LLM.
• Integrar modelos de código abierto y comerciales en sistemas de traducción escalables.
• Optimizar la calidad de la traducción mediante ajuste fino (fine-tuning), ingeniería de prompts y automatización.
• Implementar infraestructura de traducción eficiente en costos y conforme a normativas para entornos empresariales.

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 capacitación en vivo con instructores en Santiago (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores de nivel intermedio que desean aprender a utilizar la IA generativa con LLM para diversas tareas y dominios.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Explicar qué es la IA generativa y cómo funciona.
• Describir la arquitectura Transformer que impulsa los LLM.
• Utilizar leyes de escalado empíricas para optimizar los LLM según diferentes tareas y restricciones.
• Aplicar herramientas y métodos de última generación para entrenar, ajustar y desplegar LLM.
• Analizar las oportunidades y riesgos de la IA generativa para la sociedad y los negocios.

Los LLM y los marcos de agentes autónomos, como AutoGen y CrewAI, están redefiniendo la forma en que los equipos de DevOps automatizan tareas como el seguimiento de cambios, la generación de pruebas y la clasificación de alertas, al simular colaboración y toma de decisiones similares a las humanas.

Esta formación en vivo impartida por instructores (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de nivel avanzado que desean diseñar e implementar flujos de trabajo de automatización de DevOps impulsados por modelos de lenguaje grandes (LLM) y sistemas multiagente.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Integrar agentes basados en LLM en flujos de trabajo de CI/CD para una automatización inteligente.
• Automatizar la generación de pruebas, el análisis de commits y los resúmenes de cambios mediante agentes.
• Coordinar múltiples agentes para la clasificación de alertas, la generación de respuestas y la provisión de recomendaciones de DevOps.
• Construir flujos de trabajo seguros y mantenibles impulsados por agentes utilizando marcos de código abierto.

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, contáctenos para organizarlo.

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

Esta formación en vivo con instructores (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de bases de datos y desarrolladores de nivel intermedio que desean integrar, gestionar y optimizar capacidades de IA directamente dentro de Postgres.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Configurar y configurar extensiones de Postgres para cargas de trabajo de IA.
• Implementar incrustaciones (embeddings) y búsqueda por similitud utilizando pgvector.
• Integrar modelos de lenguaje grandes (LLM) de código abierto y propietarios con Postgres para obtener información en tiempo real.
• Optimizar Postgres para manejar consultas y flujos de trabajo impulsados por IA.

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 formación personalizada para este curso, contáctenos para coordinar.

Esta formación en vivo dirigida por un instructor en Santiago (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores de IA, arquitectos y gerentes de producto de nivel intermedio a avanzado que deseen identificar y mitigar los riesgos asociados con las aplicaciones impulsadas por LLM, como la inyección de indicaciones, la filtración de datos y las salidas sin filtrar, mientras incorporan controles de seguridad como la validación de entrada, la supervisión humana en el ciclo y las barreras de salida.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender las vulnerabilidades centrales de los sistemas basados en LLM.
• Aplicar principios de diseño seguro a la arquitectura de aplicaciones de LLM.
• Utilizar herramientas como Guardrails AI y LangChain para validación, filtrado y seguridad.
• Integrar técnicas como el aislamiento de entornos (sandboxing), pruebas de penetración (red teaming) y revisión humana en el ciclo dentro de pipelines de nivel de producción.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Santiago (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel intermedio a avanzado que deseen personalizar modelos preentrenados para tareas y conjuntos de datos específicos.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los principios del ajuste fino y sus aplicaciones.
• Preparar conjuntos de datos para el ajuste fino de modelos preentrenados.
• Ajustar finamente Modelos de Lenguaje Grande (LLM) para tareas de PNL.
• Optimizar el rendimiento del modelo y abordar desafíos comunes.

El curso 'LLMs para la comprensión, refactorización y documentación de código' es una formación técnica centrada en aplicar modelos de lenguaje grandes (LLM) para mejorar la calidad del código, reducir la deuda técnica y automatizar tareas de documentación en equipos de desarrollo.

Esta capacitación guiada por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de software de nivel intermedio a avanzado que deseen utilizar LLM como GPT para analizar, refactorizar y documentar más eficazmente bases de código complejas o legacy.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Utilizar LLM para explicar el código, las dependencias y la lógica en repositorios desconocidos.
• Identificar y refactorizar anti-patrones, mejorando la legibilidad del código.
• Generar y mantener automáticamente comentarios en línea, archivos README y documentación de API.
• Integrar los conocimientos impulsados por LLM en los flujos de trabajo existentes de CI/CD y revisión de código.

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, contáctenos para organizarla.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Santiago (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.

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.

Esta capacitación en vivo impartida por un instructor en Santiago (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores de nivel principiante a intermedio que deseen utilizar Modelos de Lenguaje Grande para diversas tareas de lenguaje natural.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Configurar un entorno de desarrollo que incluya un LLM popular.
• Crear un LLM básico y ajustarlo (fine-tune) sobre un conjunto de datos personalizado.
• Utilizar LLM para diferentes tareas de lenguaje natural, como resumen de textos, respuesta a preguntas, generación de texto, entre otras.
• Depurar y evaluar LLM utilizando herramientas como TensorBoard, PyTorch Lightning y Hugging Face Datasets.

Este taller en vivo impartido por un instructor en Santiago (en línea o presencial) está dirigido a ingenieros de observabilidad y SRE que desean integrar LLM e IA en sus flujos de trabajo de monitoreo, alertas y análisis de incidentes.

Esta formación presencial impartida por un instructor en Santiago (en línea o in situ) está dirigida a ingenieros y arquitectos de nivel intermedio que desean utilizar Tencent Hunyuan para implementar modelos grandes y MoE con menor latencia, mayor capacidad de procesamiento (throughput) y mejor control de costos.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán: explicar patrones de despliegue de producción de Hunyuan, optimizar el rendimiento de la inferencia, implementar estrategias de agrupamiento (batching) y cuantización, y planificar operaciones de servicio escalables.

Esta formación en vivo, con instrucción presencial, en Santiago (online o in-situ), está dirigida a desarrolladores de nivel intermedio, equipos técnicos de producto y profesionales de IA que deseen utilizar los modelos Hunyuan para crear aplicaciones multimodales para la generación y entrega de imágenes, contenido 3D y video.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de: construir flujos de trabajo basados en prompts, generar y revisar activos multimodales, servir salidas a través de aplicaciones o APIs, e integrar las capacidades de Hunyuan con pilas tecnológicas de producto empresarial.

Los objetivos del curso transforman a ingenieros de software e IA en ingenieros legales, es decir, en las personas capaces de construir realmente sistemas de IA para tareas legales (eDiscovery, revisión e investigaciones).

Durante dos días, los participantes construirán la pila de núcleo completa: ingestar y extraer datos legales reales y desordenados, buscarlos y recuperarlos, añadir generación aumentada por recuperación (RAG) con citas, mantenerlo privado mediante un modelo local y demostrarlo, ejecutar una revisión de IA defendible con métricas válidas para procesos judiciales, y empaquetar el resultado para su despliegue.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Santiago (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de la IA con conocimientos desde nivel básico, intermedio hasta avanzado que deseen utilizar MCP para conectar asistentes de IA con herramientas externas, datos y servicios empresariales.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de: explicar los conceptos de MCP, identificar los componentes clave de la arquitectura, configurar una integración básica y aplicar buenas prácticas de seguridad.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Santiago (en línea o presencial) está dirigida a arquitectos empresariales de nivel intermedio que desean utilizar el Protocolo de Contexto del Modelo para diseñar plataformas de integración de agentes seguras, escalables y gobernables para entornos empresariales.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán: explicar la arquitectura MCP y los patrones empresariales, diseñar plataformas de integración seguras, aplicar gobernanza y controles de acceso, y evaluar opciones de implementación y escalado.

Esta capacitación en vivo impartida por un instructor en Santiago (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores, arquitectos e ingenieros de plataforma de nivel intermedio que desean utilizar MCP para construir servidores y clientes confiables para despliegue y operaciones empresariales.

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de: explicar la arquitectura de MCP en la práctica, construir integraciones listas para producción, desplegar y observar servicios MCP, y aplicar patrones de versionado, resiliencia y soporte.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Santiago (en línea o presencial) está dirigida a líderes de TI de nivel intermedio, profesionales del cumplimiento, equipos de seguridad y arquitectos empresariales que desean utilizar principios e prácticas de gobernanza de IA soberana para diseñar entornos de IA que protejan datos sensibles, cumplan con los requisitos de localización y reduzcan la dependencia de proveedores.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán: explicar conceptos de IA soberana, evaluar opciones de alojamiento y gobernanza, definir controles para instrucciones (prompts) y registros, y crear una hoja de ruta práctica de adopción.