Desarrollo de Agentes de IA en Alibaba Cloud
El curso práctico sobre desarrollo de agentes de IA en Alibaba Cloud aborda la creación, pruebas y despliegue de agentes de inteligencia artificial utilizando los servicios de Alibaba Cloud.
Esta formación en vivo, impartida por un instructor (en línea o presencial), está dirigida a desarrolladores y profesionales de la nube de nivel principiante e intermedio que deseen utilizar Alibaba Cloud para construir agentes de IA capaces de razonar, recuperar información, usar herramientas y respaldar flujos de trabajo empresariales.
Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:
- Comprender los bloques esenciales de construcción de un agente de IA en Alibaba Cloud.
- Crear indicaciones (prompts), flujos de trabajo e integraciones de herramientas para tareas prácticas de agentes.
- Construir un agente simple basado en recuperación que utilice contenido empresarial.
- Desplegar y monitorear un agente de IA de manera segura en Alibaba Cloud.
Formato del curso
- Clase interactiva y discusión grupal.
- Múltiples ejercicios y prácticas dirigidas.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, por favor contáctenos para coordinar los detalles.
Temario del curso
Fundamentos de Agentes de IA y Servicios de Alibaba Cloud
- Qué son los agentes de IA y cómo se diferencian de las aplicaciones estándar de chat
- Casos de uso empresarial comunes, como soporte técnico, asistencia en conocimientos y automatización de tareas
- Componentes esenciales del agente: modelos, indicaciones (prompts), herramientas, memoria y flujos de trabajo
- Visión general de los servicios relevantes de Alibaba Cloud para construir y alojar agentes
Configuración del entorno y primera interacción con el modelo
- Preparación de la cuenta en Alibaba Cloud, espacio de trabajo y credenciales de acceso
- Revisión de la consola, APIs y configuración básica de desarrollo
- Acceso a modelos base a través de Model Studio o servicios relacionados
- Ejecución de una primera llamada al modelo y validación del flujo de respuesta
Construcción de un flujo de trabajo simple para el agente
- Definición del rol del agente, límites de tarea y salidas esperadas
- Redacción de indicaciones claras e instrucciones para garantizar un comportamiento fiable
- Gestión de la entrada del usuario, formato de respuesta y flujo básico de conversación
- Pruebas y refinamiento del agente con ejemplos prácticos
Incorporación de conocimientos empresariales mediante recuperación
- Comprensión de la generación aumentada por recuperación (RAG) en términos prácticos
- Preparación de documentos y contenido empresarial para el arraigo de conocimientos
- Conexión del agente a una fuente de conocimiento para responder preguntas
- Evaluación de si las respuestas son precisas, relevantes y rastreables
Uso de herramientas, despliegue y operaciones
- Habilitación del agente para llamar a herramientas externas, APIs o funciones ligeras en la nube
- Construcción de flujos de trabajo empresariales simples, como búsquedas, resúmenes o asistencia con tickets
- Despliegue del agente para uso interno con el control de acceso adecuado
- Monitoreo de registros, uso, calidad y costos mediante salvaguardas operativas prácticas
Cierre y planificación de la implementación
- Revisión de la arquitectura completa del agente y su flujo de trabajo
- Identificación de escenarios empresariales adecuados para proyectos piloto
- Planificación de los siguientes pasos para mejora, gobernanza y adopción por parte del equipo
Requerimientos
- Conocimiento básico de conceptos de computación en la nube y APIs web
- Experiencia utilizando consolas de gestión y herramientas de línea de comandos
- Experiencia básica en programación con Python
Público objetivo
- Desarrolladores que desean crear aplicaciones potenciadas con IA en Alibaba Cloud
- Ingenieros de la nube y arquitectos de soluciones que exploran casos de uso para agentes de IA
- Equipos técnicos responsables de prototipar o desplegar asistentes inteligentes
Los cursos públicos requieren más de 5 participantes.
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- Diseñar e implementar agentes inteligentes utilizando Quark para tareas de automatización.
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Formato del curso
- Conferencias interactivas y sesiones de debate.
- Laboratorios prácticos con configuraciones de gobernanza y seguridad.
- Ejercicios prácticos que simulan escenarios de implementación empresarial.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, póngase en contacto con nosotros.
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- Planificar y ejecutar la migración desde tableros estáticos hacia WrenAI.
- Adoptar analítica conversacional y capacidades de GenBI integrado.
- Liderar la gestión del cambio organizacional para la modernización del BI.
Formato del curso
- Conferencia interactiva y debate.
- Ejercicios prácticos con planificación de migración y adopción.
- Laboratorios prácticos sobre analítica conversacional y GenBI integrado.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, contáctenos para coordinar.
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Al final de esta formación, los participantes podrán:
- Evaluar la precisión y confiabilidad de las salidas de NL a SQL.
- Aplicar técnicas de ajuste de prompts para mejorar el rendimiento.
- Monitorear la deriva (drift) y el comportamiento de las consultas a lo largo del tiempo.
- Implementar WrenAI con registros (logging) y marcos de observabilidad.
Formato del Curso
- Clase interactiva y discusión.
- Ejercicios prácticos con técnicas de evaluación y ajuste.
- Laboratorios prácticos sobre integraciones de observabilidad y monitoreo.
Opciones de Personalización del Curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contáctenos para coordinarlo.
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- Comprender las características y funcionalidades clave de Quark.
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Qwen Chat para la Productividad Empresarial: Asistencia de IA para el Trabajo de Oficina
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- Aprovechar Qwen Chat para generar contenido escrito claro y eficaz.
- Resumir documentos y extraer información clave para la toma de decisiones.
- Optimizar la preparación de reuniones y las comunicaciones internas.
- Utilizar la IA para apoyar la investigación, la organización de datos y las tareas administrativas rutinarias.
Formato del Curso
- Explicaciones del instructor combinadas con demostraciones interactivas.
- Ejercicios prácticos basados en escenarios para casos de uso real en oficinas.
- Aplicación práctica con flujos de trabajo de IA guiados.
Opciones de Personalización del Curso
- Para una formación a medida alineada con los flujos de trabajo de su organización, podemos personalizar la agenda según sus necesidades.
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Tras completar esta formación, los participantes estarán capacitados para:
- Limpiar y estructurar la documentación interna para garantizar claridad y coherencia.
- Generar y perfeccionar políticas, procedimientos operativos estándar (SOP) y directrices.
- Crear preguntas frecuentes precisas y artículos de la base de conocimiento para uso interno.
- Utilizar la inteligencia artificial para respaldar la actualización del contenido, el control de versiones y la gobernanza.
Formato del curso
- Demostraciones impartidas por un instructor con discusión interactiva.
- Ejercicios prácticos basados en escenarios reales de documentación.
- Actividades prácticas centradas en la gestión de activos de conocimiento interno.
Opciones de personalización del curso
- Se pueden organizar versiones personalizadas de esta formación para adaptarse a los flujos de trabajo de contenido y los estándares de documentación de su organización.
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Esta capacitación en vivo, impartida por instructores (en línea o presencial), está dirigida a profesionales de nivel intermedio que desean utilizar Qwen Chat para agilizar las tareas de soporte, mejorar la interacción con los clientes y fortalecer la consistencia comunicacional entre los equipos.
Al finalizar esta capacitación, los participantes adquirirán las siguientes habilidades:
- Crear respuestas de asistencia efectivas asistidas por inteligencia artificial.
- Desarrollar plantillas reutilizables para consultas comunes.
- Aplicar estrategias de indicaciones (prompts) para obtener resultados precisos y confiables.
- Aprovechar Qwen Chat para mejorar los flujos de trabajo de seguimiento, escalamiento y documentación.
Formato del curso
- Demostraciones guiadas con ejemplos prácticos.
- Ejercicios prácticos basados en escenarios reales de soporte.
- Sesiones de práctica interactivas utilizando un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de personalización del curso
- Se pueden realizar adaptaciones personalizadas para alinearse con los flujos de trabajo de soporte y los estándares de comunicación de su organización.
Gobernanza y Uso Responsable de Qwen Chat en el Entorno Laboral
14 HorasQwen Chat es una herramienta de comunicación y productividad impulsada por inteligencia artificial que requiere una gobernanza cuidadosa para garantizar un uso conforme, ético y responsable en todo el entorno laboral.
Esta formación en vivo impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel principiante e intermedio que deseen desarrollar, implementar o supervisar políticas de uso responsable y marcos de gobernanza para Qwen Chat dentro de sus organizaciones.
Al completar esta formación, los participantes serán capaces de:
- Establecer prácticas fundamentales de gobernanza para la adopción de Qwen Chat.
- Definir directrices de uso responsable alineadas con los requisitos de privacidad de datos.
- Diseñar marcos seguros y conformes para el uso de prompts (indicaciones).
- Implementar mecanismos de monitoreo, registros de auditoría y aplicación.
Formato del curso
- Discusiones dirigidas por instructores respaldadas por ejemplos del mundo real.
- Ejercicios de creación de políticas y talleres colaborativos.
- Práctica manual con escenarios de gobernanza en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de personalización del curso
- La formación puede adaptarse para abordar los requisitos de cumplimiento normativo, gobernanza y operativos de su organización.
Qwen Chat para Investigación de Mercados, Análisis Competitivo e Inteligencia Empresarial
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Al completar esta capacitación, los participantes estarán preparados para:
- Resumir informes sectoriales y documentos extensos de manera eficiente.
- Generar comparaciones claras y estructuradas entre competidores.
- Crear resúmenes empresariales, análisis FODA (Fortalezas, Oportunidades, Debilidades y Amenazas) e informes de hallazgos clave.
- Desarrollar flujos de trabajo basados en 'prompts' que agilizan la recopilación de inteligencia.
Formato del curso
- Dempraciones prácticas acompañadas de explicaciones guiadas.
- Ejercicios basados en escenarios enfocados en tareas reales de análisis de mercado.
- Actividades prácticas en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de personalización del curso
- La formación puede adaptarse para alinearse con los flujos de trabajo de investigación de mercado e inteligencia competitiva de su organización.
Qwen para Procesamiento del Lenguaje Natural: Aplicaciones e Integración
14 HorasEsta formación en vivo impartida por un instructor en Ecuador (en línea o presencial) está dirigida a especialistas avanzados en PLN, científicos de datos e investigadores de IA que desean integrar Qwen en sus flujos de trabajo de PLN.
Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:
- Comprender la arquitectura y las características de Qwen.
- Utilizar Qwen para tareas avanzadas de PLN, incluyendo la generación, análisis y transformación de texto.
- Integrar Qwen en aplicaciones de IA para procesar datos del lenguaje natural.
- Optimizar los flujos de trabajo de PLN mediante APIs y bibliotecas de Qwen.
- Evaluar y ajustar finamente los modelos de Qwen para tareas específicas.
Desarrollo con la API de WrenAI: Aplicaciones, gráficos y NL a SQL
14 HorasLa API de WrenAI es una potente interfaz para generar consultas SQL a partir de lenguaje natural, crear aplicaciones personalizadas e integrar gráficos en plataformas internas.
Esta formación en vivo con instructor (online o presencial) está dirigida a ingenieros de nivel intermedio que desean utilizar la API de WrenAI para aplicaciones prácticas, incluyendo generación de SQL, visualización e integración de aplicaciones.
Al finalizar esta formación, los participantes podrán:
- Autenticarse y conectar aplicaciones a la API de WrenAI.
- Generar consultas SQL a partir de entradas en lenguaje natural.
- Crear e incrustar gráficos mediante los puntos de conexión de la API.
- Integrar WrenAI en sistemas backend y herramientas internas.
Formato del curso
- Clase interactiva y discusión.
- Ejercicios prácticos con llamadas a la API e integraciones.
- Proyectos prácticos que conectan aplicaciones, gráficos y tuberías de datos.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, contáctenos para organizarla.
Fundamentos de WrenAI Cloud: De Fuentes de Datos a Paneles
14 HorasWrenAI Cloud es una plataforma moderna para conectar fuentes de datos, modelar datos y crear paneles interactivos.
Esta formación en vivo, impartida por un instructor (en línea o presencial), está dirigida a profesionales de los datos de nivel principiante e intermedio que desean aprender a configurar WrenAI Cloud, modelar datos y visualizar resultados en paneles.
Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:
- Configurar y preparar entornos de WrenAI Cloud.
- Conectar WrenAI Cloud a múltiples fuentes de datos.
- Modelar datos y definir relaciones para el análisis.
- Crear paneles interactivos con información clave para la empresa.
Formato del curso
- Clase teórica interactiva y sesiones de debate.
- Configuración práctica de la plataforma en la nube y modelado de datos.
- Ejercicios prácticos de construcción y visualización de paneles.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contáctenos para coordinarlo.
WrenAI para Análisis Financiero: Modelado de KPI y Paneles Conscientes de la Regulación
14 HorasWrenAI brinda a los equipos financieros la capacidad de modelar indicadores clave de rendimiento (KPI), integrar métricas estandarizadas y diseñar paneles que se alineen con los requisitos regulatorios y las normas de auditoría.
Esta formación en vivo, impartida por un instructor (en línea o presencial), está dirigida a profesionales de finanzas de nivel intermedio a avanzado que desean utilizar WrenAI para crear modelos de datos financieros cumplidores de la normativa y paneles que apoyen la toma de decisiones y la gestión de riesgos.
Al finalizar esta formación, los participantes podrán:
- Modelar KPI y métricas financieras en WrenAI.
- Construir paneles alineados con los requisitos regulatorios y de auditoría.
- Integrar WrenAI con las fuentes de datos financieras para informes en tiempo real.
- Aplicar las mejores prácticas para el análisis financiero y la monitorización de riesgos.
Formato del Curso
- Clases interactivas y sesiones de discusión.
- Ejercicios prácticos con modelos de datos financieros.
- Laboratorios prácticos sobre diseño de paneles e informes de cumplimiento normativo.
Opciones de Personalización del Curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, contáctenos para organizarla.