Mejora de la experiencia del usuario con LangChain en aplicaciones web

LangGraph es un marco de trabajo para construir aplicaciones LLM multiparte con estado, representadas como grafos composables con estado persistente y control sobre la ejecución.

Este curso teórico-práctico (en línea o presencial) está dirigido a ingenieros de plataformas de IA de nivel avanzado, profesionales de DevOps para IA y arquitectos de ML que deseen optimizar, depurar, monitorear y operar sistemas LangGraph de grado productivo.

Al finalizar este curso, los participantes serán capaces de:

• Diseñar y optimizar topologías complejas de LangGraph para mejorar la velocidad, el costo y la escalabilidad.
• Asegurar la fiabilidad mediante reintentos, tiempos de espera, idempotencia y recuperación basada en puntos de control.
• Depurar y rastrear ejecuciones de grafos, inspeccionar estados y reproducir sistemáticamente problemas en producción.
• Instrumentar grafos con registros, métricas y trazas, desplegarlos en producción y monitorear SLAs y costos.

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 los detalles.

Esta formación en vivo impartida por instructores en Ecuador (en línea o en las instalaciones) está dirigida a desarrolladores y profesionales de TI de todos los niveles de habilidad que desean automatizar tareas y procesos utilizando IA sin escribir código extenso.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Diseñar e implementar flujos de trabajo complejos utilizando la interfaz de programación visual de n8n.
• Integrar capacidades de IA en los flujos de trabajo usando LangChain.
• Crear chatbots y asistentes virtuales personalizados para diversos casos de uso.
• Realizar análisis y procesamiento avanzados de datos con agentes de IA.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Ecuador (en línea o presencial) está dirigida a analistas de negocio e ingenieros de automatización de nivel principiante que desean comprender cómo utilizar LangChain y APIs para automatizar tareas y flujos de trabajo repetitivos.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los fundamentos de la integración de APIs con LangChain.
• Automatizar flujos de trabajo repetitivos utilizando LangChain y Python.
• Utilizar LangChain para conectar diversas APIs que optimicen los procesos empresariales.
• Crear y automatizar flujos de trabajo personalizados mediante el uso de APIs y las capacidades de automatización de LangChain.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Ecuador (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel intermedio que deseen profundizar su comprensión sobre los agentes conversacionales y aplicar LangChain en casos de uso del mundo real.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender los fundamentos de LangChain y su aplicación en la construcción de agentes conversacionales.
• Desarrollar e implementar agentes conversacionales utilizando LangChain.
• Integrar agentes conversacionales con APIs y servicios externos.
• Aplicar técnicas de Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP) para mejorar el rendimiento de los agentes conversacionales.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Ecuador (en línea o presencial) está dirigida a investigadores y formuladores de políticas de nivel avanzado que desean explorar las implicaciones éticas del desarrollo de IA y aprender cómo aplicar pautas éticas al construir soluciones de IA con LangChain.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Identificar los problemas éticos clave en el desarrollo de IA con LangChain.
• Comprender el impacto de la IA en la sociedad y en los procesos de toma de decisiones.
• Desarrollar estrategias para construir sistemas de IA justos y transparentes.
• Implementar pautas de IA ética en proyectos basados en LangChain.

Esta formación en vivo, impartida por instructores en Ecuador (en línea o presencial), está dirigida a personas que deseen utilizar Figma para diseñar la interfaz de usuario de una aplicación de software o sitio web nuevo o existente.

Al final de esta formación, los participantes podrán:

• Crear diseños de UI modernos en Figma.
• Crear un prototipo de aplicación funcional y clicable.
• Aplicar las mejores prácticas de diseño.
• Acelerar la velocidad de finalización de los proyectos de diseño.
• Colaborar con otros diseñadores y desarrolladores utilizando Figma.

Esta capacitación en vivo, impartida por un instructor en Ecuador (en línea o presencial), está dirigida a desarrolladores e ingenieros de software de nivel intermedio que desean crear aplicaciones impulsadas por inteligencia artificial utilizando el marco LangChain.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Comprender los fundamentos de LangChain y sus componentes.
• Integrar LangChain con modelos de lenguaje grandes (LLM) como GPT-4.
• Construir aplicaciones de IA modulares utilizando LangChain.
• Solucionar problemas comunes en aplicaciones desarrolladas con LangChain.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Ecuador (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de datos y profesionales de DevOps de nivel avanzado que deseen aprovechar las capacidades de LangChain al integrarla con diversos servicios en la nube.

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

• Integrar LangChain con las principales plataformas en la nube, como AWS, Azure y Google Cloud.
• Utilizar APIs y servicios basados en la nube para mejorar las aplicaciones impulsadas por LangChain.
• Escalar e implementar agentes conversacionales en la nube para la interacción en tiempo real.
• Implementar las mejores prácticas de monitoreo y seguridad en entornos en la nube.

Esta capacitación en vivo, impartida por un instructor, se ofrece en <ubic> (en línea o presencial) y está dirigida a profesionales de datos de nivel intermedio que desean utilizar LangChain para mejorar sus capacidades de análisis y visualización de datos.

Al final de esta capacitación, los participantes podrán:

• Automatizar la recuperación y limpieza de datos mediante LangChain.
• Realizar un análisis avanzado de datos utilizando Python y LangChain.
• Crear visualizaciones con Matplotlib y otras bibliotecas de Python integradas con LangChain.
• Aprovechar LangChain para generar insights en lenguaje natural a partir del análisis de datos.

LangGraph es un marco de trabajo para construir aplicaciones de LLM (modelos de lenguaje grandes) con estado persistente y múltiples actores, mediante grafos composables que permiten un control preciso sobre la ejecución.

Esta formación en vivo, impartida por un instructor (modalidad online 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, observabilidad y cumplimiento normativo.

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.
• Integrar estándares de datos financieros y ontologías en el estado del grafo y las herramientas correspondientes.
• Implementar controles de fiabilidad, seguridad e intervención humana en procesos críticos.
• 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.

LangGraph es un framework para construir aplicaciones de LLM con estructura de grafo que soportan planificación, ramificación, uso de herramientas, memoria y ejecución controlable.

Esta formación impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores principiantes, ingenieros de prompts y profesionales de datos que deseen diseñar y construir flujos de trabajo de LLM en múltiples pasos confiables utilizando LangGraph.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Explicar los conceptos fundamentales de LangGraph (nodos, aristas, estado) y cuándo utilizarlos.
• Construir cadenas de prompts que se ramifiquen, llamen a herramientas y mantengan la memoria.
• Integrar recuperación de información y APIs externas en flujos de trabajo de grafo.
• Probar, depurar y evaluar aplicaciones LangGraph para garantizar su confiabilidad y seguridad.

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

• Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contáctenos para coordinar los detalles.

LangGraph 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 es un marco de trabajo para construir aplicaciones de LLM (modelos de lenguaje grandes) con estado, que involucran múltiples actores, mediante gráficos composables con estado persistente y control preciso sobre la ejecución.

Esta formación en vivo impartida por instructores (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel intermedio a avanzado que desean diseñar, implementar y operar soluciones jurídicas 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 jurídico que preserven la audibilidad y el cumplimiento normativo.
• Integrar ontologías jurídicas y estándares de documentos en el estado del gráfico y en el procesamiento.
• Implementar controles de seguridad, aprobaciones con intervención humana y caminos de decisión trazables.
• Desplegar, monitorear y mantener servicios LangGraph en entornos de producción con observabilidad y control de costos.

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

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

LangGraph es un framework para componer flujos de trabajo basados en LLM con estructura de grafo, que soportan ramificación, uso de herramientas, memoria y ejecución controlable.

Esta formación impartida por instructores (online o en las instalaciones) 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 soporte al cliente, árboles de decisión y sistemas de recuperación de información.

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 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.