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Temario del curso

Introducción a la IA/ML en la Automatización de Flujos de Trabajo

  • Resumen de la automatización impulsada por IA
  • Comprensión de los modelos de IA/ML para flujos de trabajo
  • Introducción a la API y las capacidades de automatización de Make

Conexión de APIs de IA/ML con Make

  • Uso de servicios de IA/ML (OpenAI, Google Cloud AI, Hugging Face)
  • Realización de llamadas API a modelos de IA para automatización
  • Gestión de la autenticación y seguridad de APIs

Análisis de Sentimiento y Procesamiento de Texto

  • Extracción de información valiosa a partir de comentarios de clientes
  • Uso de modelos de PLN (Procesamiento del Lenguaje Natural) para clasificación de texto
  • Automatización de la generación de respuestas basada en el sentimiento

Modelado Predictivo y Automatización de Decisiones

  • Uso de modelos de ML para análisis predictivo
  • Automatización de la toma de decisiones basada en predicciones de IA
  • Integración de modelos de pronóstico en los flujos de trabajo

Automatización del Procesamiento de Imágenes y Video

  • Uso de IA para reconocimiento y clasificación de imágenes
  • Aplicación de detección de objetos en la automatización
  • Automatización de la moderación de contenido y etiquetado

Optimización de Flujos de Trabajo de Automatización Impulsados por IA

  • Gestión de errores y mejora de la fiabilidad
  • Escalado de integraciones de IA en Make
  • Supervisión y mantenimiento de flujos de trabajo basados en IA

Pruebas y Depuración de Integraciones de IA

  • Uso de Postman para pruebas de API
  • Depuración de las respuestas de modelos de IA/ML
  • Garantizar la precisión y consistencia en la automatización

Resumen y Próximos Pasos

  • Aspectos clave aprendidos del curso
  • Recursos para aprendizaje continuo
  • Preguntas y respuestas, y comentarios de cierre

Requerimientos

  • Experiencia utilizando Make para la automatización de flujos de trabajo
  • Conocimiento de APIs y webhooks
  • Conocimientos básicos de conceptos y modelos de IA/ML

Audiencia Objetivo

  • Ingenieros de IA/ML
  • Científicos de datos
  • Innovadores tecnológicos
 14 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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