Inteligencia Artificial con Python (Nivel Intermedio)
La inteligencia artificial con Python se refiere al desarrollo de sistemas inteligentes utilizando el amplio ecosistema de bibliotecas de IA y aprendizaje automático de Python.
Esta formación en vivo, impartida por un instructor (en línea o presencial), está dirigida a programadores de Python de nivel intermedio que deseen diseñar, implementar y desplegar soluciones de IA utilizando Python.
Al finalizar esta formación, los participantes podrán:
- Implementar algoritmos de IA utilizando las bibliotecas principales de IA de Python.
- Trabajar con modelos de aprendizaje supervisado, no supervisado y por refuerzo.
- Integrar soluciones de IA en aplicaciones y flujos de trabajo existentes.
- Evaluar el rendimiento de los modelos y optimizarlos para obtener mayor precisión y eficiencia.
Formato del curso
- Clase magistral interactiva y debate.
- Muchas 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.
Temario del curso
Visión general de la IA en Python
- Conceptos clave y alcance de la IA
- Bibliotecas de Python para el desarrollo de IA
- Estructura y flujo de trabajo de proyectos de IA
Preparación de datos para IA
- Limpieza de datos, transformación e ingeniería de características
- Gestión de datos faltantes y desbalanceados
- Escala y codificación de características
Técnicas de aprendizaje supervisado
- Algoritmos de regresión y clasificación
- Métodos de conjunto: Bosque Aleatorio, Refuerzo Gradiente
- Ajuste de hiperparámetros y validación cruzada
Técnicas de aprendizaje no supervisado
- Métodos de agrupamiento: K-Medias, DBSCAN, agrupamiento jerárquico
- Reducción de dimensionalidad: PCA, t-SNE
- Casos de uso del aprendizaje no supervisado
Redes neuronales y aprendizaje profundo
- Introducción a TensorFlow y Keras
- Construcción y entrenamiento de redes neuronales feedforward
- Optimización del rendimiento de redes neuronales
Aprendizaje por refuerzo (Introducción)
- Conceptos fundamentales de agentes, entornos y recompensas
- Implementación de algoritmos básicos de aprendizaje por refuerzo
- Aplicaciones del aprendizaje por refuerzo
Despliegue de modelos de IA
- Guardado y carga de modelos entrenados
- Integración de modelos en aplicaciones mediante APIs
- Monitoreo y mantenimiento de sistemas de IA en producción
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Sólida comprensión de los fundamentos de la programación en Python
- Experiencia con bibliotecas de análisis de datos como NumPy y pandas
- Conocimientos básicos de conceptos y algoritmos de aprendizaje automático
Público objetivo
- Desarrolladores de software que buscan ampliar sus habilidades de desarrollo en IA
- Analistass de datos que desean aplicar técnicas de IA a conjuntos de datos complejos
- Profesionales de I+D que desarrollan aplicaciones impulsadas por IA
Los cursos públicos requieren más de 5 participantes.
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Testimonios (2)
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- Clase interactiva y discusión.
- Muchos ejercicios y práctica.
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Formato del Curso
- Conferencias interactivas y discusión.
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Opciones de Personalización del Curso
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Formato del curso
- Lecciones interactivas y debates.
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Opciones de personalización del curso
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Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:
- Diseñar flujos de trabajo específicos de LangGraph para el sector financiero, alineados con los requisitos regulatorios y de auditoría.
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- Desplegar, supervisar y optimizar sistemas LangGraph para mejorar el rendimiento, reducir costes y cumplir con los Acuerdos de Nivel de Servicio (SLAs).
Formato del curso
- Clase interactiva con momentos de debate.
- Abundancia de ejercicios prácticos.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de personalización del curso
- Si desea solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contáctenos para coordinar los detalles.
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Formato del Curso
- Lección interactiva y discusión guiada.
- Laboratorios dirigidos y recorrido por el código en un entorno de sandbox.
- Ejercicios basados en escenarios sobre diseño, pruebas y evaluación.
Opciones de Personalización del Curso
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LangGraph en el sector sanitario: Orquestación de flujos de trabajo para entornos regulados
35 HorasLangGraph permite la creación de flujos de trabajo con estado y múltiples actores, impulsados por LLMs, ofreciendo 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 desarrollar sistemas de apoyo a la decisión que se ajusten a los flujos de trabajo médicos.
Esta formación en vivo con instructor (online o presencial) está dirigida a profesionales de nivel intermedio a avanzado que deseen diseñar, implementar y gestionar soluciones sanitarias basadas en LangGraph, abordando al mismo tiempo los desafíos regulatorios, éticos y operativos.
Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:
- Diseñar flujos de trabajo de LangGraph específicos para el sector sanitario, teniendo en cuenta el cumplimiento normativo y la auditoría.
- Integrar aplicaciones LangGraph con ontologías y estándares médicos (FHIR, SNOMED CT, ICD).
- Aplicar las mejores prácticas en fiabilidad, trazabilidad y explicabilidad en entornos sensibles.
- Desplegar, monitorizar y validar aplicaciones LangGraph en entornos de producción sanitaria.
Formato del curso
- Ponencias interactivas y discusión.
- Ejercicios prácticos con casos de estudio reales.
- Práctica de implementación en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, póngase en contacto con nosotros para concertarlo.
LangGraph para aplicaciones jurídicas
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- Diseñar flujos de trabajo de LangGraph específicos para el ámbito jurídico que preserven la audibilidad y el cumplimiento normativo.
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Formato del curso
- Conferencia interactiva y discusión.
- Abundancia de ejercicios y práctica.
- Implementación 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 basados en grafos que coordinen agentes LLM, herramientas y memoria.
- Implementar enrutamiento condicional, reintentos y mecanismos de respaldo para una ejecución robusta.
- Integrar recuperación, APIs y salidas estructuradas en los bucles de agentes.
- Evaluar, monitorear y endurecer el comportamiento del agente para garantizar confiabilidad y seguridad.
Formato del curso
- Lección interactiva y discusión guiada.
- Laboratorios dirigidos y recorridos por el código en un entorno de laboratorio (sandbox).
- Ejercicios de diseño basados en escenarios y revisiones entre pares.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, contáctenos para coordinarlo.
LangGraph para Automatización de Marketing
14 HorasLangGraph es un marco de orquestación basado en grafos que permite flujos de trabajo condicionales y multi-etapa con modelos de lenguaje grandes (LLM) y herramientas, ideal para automatizar y personalizar tuberías de contenido.
Esta capacitación en vivo impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a marketers de nivel intermedio, estrategas de contenido y desarrolladores de automatización que desean implementar campañas de correo electrónico dinámicas y ramificadas, así como tuberías de generación de contenido utilizando LangGraph.
Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:
- Diseñar flujos de trabajo de contenido y correo electrónico estructurados como grafos con lógica condicional.
- Integrar LLMs, APIs y fuentes de datos para la personalización automatizada.
- Gestionar el estado, la memoria y el contexto a lo largo de campañas multi-etapa.
- Evaluar, monitorear y optimizar el rendimiento del flujo de trabajo y los resultados de entrega.
Formato del Curso
- Conferencias interactivas y debates grupales.
- Prácticas implementando flujos de trabajo de correo electrónico y tuberías de contenido.
- Ejercicios basados en escenarios sobre personalización, segmentación y lógica ramificada.
Opciones de Personalización del Curso
- Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, por favor contáctenos para coordinar.
Le Chat Enterprise: ChatOps privado, integraciones y controles administrativos
14 HorasLe Chat Enterprise es una solución de ChatOps privada que ofrece capacidades de IA conversacional seguras, personalizables y con gobernanza para organizaciones, con soporte para RBAC, SSO, conectores e integraciones de aplicaciones empresariales.
Esta formación en vivo impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a gerentes de producto, líderes de TI, ingenieros de soluciones y equipos de seguridad y cumplimiento de nivel intermedio que deseen implementar, configurar y gobernar Le Chat Enterprise en entornos empresariales.
Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:
- Configurar Le Chat Enterprise para despliegues seguros.
- Habilitar controles basados en RBAC, SSO y cumplimiento normativo.
- Integrar Le Chat con aplicaciones empresariales y almacenes de datos.
- Diseñar e implementar hojas de ruta administrativas para la gobernanza de ChatOps.
Formato del curso
- Ponencias interactivas y discusiones grupales.
- 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, por favor contáctenos para coordinarlo.
Arquitecturas de Modelos de Lenguaje Grande (LLM) Rentables: Mistral a Gran Escala (Ingeniería de Rendimiento y Costos)
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Esta capacitación en vivo, impartida por un instructor (en línea o presencial), está dirigida a ingenieros de infraestructura avanzados, arquitectos de nube y líderes de MLOps que deseen diseñar, implementar y optimizar arquitecturas basadas en Mistral para lograr el máximo rendimiento al menor costo posible.
Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:
- 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, adaptadas a cargas de trabajo empresariales.
Formato del Curso
- Ponencias interactivas y discusión.
- Amplia cantidad 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 coordinar los detalles.