LangGraph en la Salud: Orquestación de Flujos de Trabajo para Entornos Regulados

LangGraph es un marco para construir aplicaciones LLM multiactor con estado, como gráficos componibles con estado persistente y control de ejecución.

Esta formación en vivo dirigida por instructores (en línea o presencial) está destinada a ingenieros avanzados de plataformas AI, DevOps para AI y arquitectos ML que desean optimizar, depurar, monitorear y operar sistemas LangGraph de grado de producción.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Diseñar y optimizar topologías complejas de LangGraph para velocidad, costo y escalabilidad.
• Diseñar confiabilidad con reintentos, tiempos de espera, idempotencia y recuperación basada en puntos de control.
• Depurar y rastrear ejecuciones del gráfico, inspeccionar el estado y reproducir sistemáticamente problemas de producción.
• Instrumentar gráficos con registros, métricas y trazas, implementar en producción y monitorear SLAs y costos.

Formato del Curso

• Sesión interactiva de lectura y discusión.
• 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 póngase en contacto con nosotros para concertar la fecha.

Este entrenamiento en vivo y guiado por un instructor en Ecuador (en línea o presencial) está dirigido a profesionales de la salud y desarrolladores de IA de nivel intermedio a avanzado que deseen implementar soluciones de salud impulsadas por IA.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes serán capaces de:

• Comprender el papel de los agentes de IA en la atención médica y el diagnóstico.
• Desarrollar modelos de IA para el análisis de imágenes médicas y el diagnóstico predictivo.
• Integrar la IA con registros electrónicos de salud (EHR) y flujos de trabajo clínicos.
• Garantizar el cumplimiento con las regulaciones de atención médica y prácticas éticas de IA.

Esta formación en vivo dirigida por un instructor (en línea o presencial) está destinada a profesionales de la salud de nivel intermedio que desean aplicar soluciones de IA y AR/VR para el entrenamiento médico, simulaciones quirúrgicas y rehabilitación.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender el papel de la IA en mejorar las experiencias AR/VR en salud.
• Utilizar AR/VR para simulaciones quirúrgicas y entrenamiento médico.
• Aplicar herramientas AR/VR en rehabilitación y terapia de pacientes.
• Explorar las preocupaciones éticas y de privacidad en herramientas médicas potenciadas por IA.

Este entrenamiento en vivo dirigido por un instructor en Ecuador (en línea o presencial) está destinado a científicos de datos intermedios y profesionales de la salud que desean aprovechar la IA para aplicaciones avanzadas de salud utilizando Google Colab.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes podrán:

• Implementar modelos de IA para la atención sanitaria usando Google Colab.
• Utilizar IA para el modelado predictivo en datos de salud.
• Analizar imágenes médicas con técnicas impulsadas por IA.
• Explorar consideraciones éticas en soluciones de atención sanitaria basadas en IA.

Esta formación en vivo dirigida por un instructor en Ecuador (en línea o presencial) está destinada a profesionales de la salud y científicos de datos de nivel intermedio que desean entender y aplicar tecnologías de inteligencia artificial en entornos sanitarios.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Identificar los principales desafíos del sector sanitario que la IA puede abordar.
• Analizar el impacto de la IA en la atención al paciente, la seguridad y la investigación médica.
• Comprender la relación entre la IA y los modelos de negocio en salud.
• Aplicar conceptos fundamentales de IA a escenarios sanitarios.
• Desarrollar modelos de aprendizaje automático para el análisis de datos médicos.

Esta formación en vivo dirigida por un instructor en Ecuador (en línea o presencial) está diseñada para profesionales y investigadores del sector de la salud que desean aprovechar ChatGPT para mejorar el cuidado de los pacientes, optimizar procesos y mejorar los resultados de atención médica.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los fundamentos de ChatGPT y sus aplicaciones en la salud.
• Utilizar ChatGPT para automatizar procesos e interacciones de atención médica.
• Proporcionar información médica precisa y apoyo a los pacientes mediante el uso de ChatGPT.
• Aplicar ChatGPT en la investigación y análisis médico.

Esta formación en vivo dirigida por un instructor en Ecuador (en línea o presencial) está destinada a profesionales de la salud de nivel intermedio, ingenieros biomédicos y desarrolladores de IA que desean aprovechar la IA Edge para soluciones innovadoras en salud.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender el papel y los beneficios de la IA Edge en la salud.
• Desarrollar e implementar modelos de IA en dispositivos edge para aplicaciones de salud.
• Implementar soluciones de IA Edge en dispositivos wearables y herramientas diagnósticas.
• Diseñar y desplegar sistemas de monitoreo de pacientes utilizando IA Edge.
• Abordar consideraciones éticas y regulatorias en aplicaciones de IA en salud.

Esta formación en vivo dirigida por un instructor en Ecuador (en línea o presencial) está destinada a profesionales de la salud, analistas de datos y tomadores de decisiones políticas de nivel principiante a intermedio que desean entender y aplicar la inteligencia artificial generativa en el contexto de la atención médica.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Explicar los principios y aplicaciones de la inteligencia artificial generativa en la salud.
• Identificar oportunidades para mejorar la descubrimiento de medicamentos y la medicina personalizada con la IA generativa.
• Utilizar técnicas de IA generativa para imágenes médicas y diagnósticos.
• Evaluar las implicaciones éticas de la IA en entornos médicos.
• Desarrollar estrategias para integrar tecnologías de IA en sistemas de salud.

LangGraph es un marco para construir aplicaciones LLM multiactor con estado como gráficos componibles con estado persistente y control sobre la ejecución.

Esta formación en vivo (en línea u on-site) dirigida por instructores está destinada a profesionales de nivel intermedio a avanzado que desean diseñar, implementar y operar soluciones financieras basadas en LangGraph con una adecuada gobernanza, observabilidad y cumplimiento.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Diseñar flujos de trabajo específicos de finanzas de LangGraph alineados con requisitos regulatorios y de auditoría.
• Integrar estándares de datos financieros y ontologías en el estado del gráfico y las herramientas.
• Implementar confiabilidad, seguridad y controles human-in-the-loop para procesos críticos.
• Deploy, monitorizar y optimizar sistemas LangGraph para rendimiento, costo y SLAs.

Formato del Curso

• Conferencias interactivas y discusiones.
• 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, por favor contáctenos para organizarlo.

LangGraph es un marco para construir aplicaciones LLM estructuradas en grafos que admiten planificación, ramificación, uso de herramientas, memoria y ejecución controlada.

Esta formación en vivo dirigida por instructores (en línea o presencial) está destinada a desarrolladores principiantes, ingenieros de prompts y profesionales de datos que desean diseñar y construir flujos de trabajo LLM multi-etapas confiables utilizando LangGraph.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Explicar conceptos básicos de LangGraph (nodos, bordes, estado) y cuándo utilizarlos.
• Construir cadenas de prompts que se ramifiquen, invoquen herramientas y mantengan la memoria.
• Integrar recuperaciones y APIs externas en los flujos de trabajo gráficos.
• Probar, depurar y evaluar aplicaciones LangGraph para confiabilidad y seguridad.

Formato del Curso

• Charla interactiva y discusión facilitada.
• Laboratorios guiados y revisión de código en un entorno de sandbox.
• 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 acordarlo.

LangGraph es un marco para construir aplicaciones LLM multiactor con estado, como gráficos componibles con un estado persistente y un control preciso sobre la ejecución.

Este entrenamiento en vivo dirigido por un instructor (en línea o presencial) está destinado a profesionales de nivel intermedio a avanzado que desean diseñar, implementar y operar soluciones legales basadas en LangGraph con los controles necesarios de cumplimiento, trazabilidad y gobernanza.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes podrán:

• Diseñar flujos de trabajo específicos para la legalidad en LangGraph que preserven la auditoría y el cumplimiento.
• Integrar ontologías legales y estándares de documentos en el estado del gráfico y su procesamiento.
• Implementar barreras de seguridad, aprobaciones con intervención humana y caminos de decisiones trazables.
• Desplegar, monitorear y mantener servicios LangGraph en producción con observabilidad y controles de costos.

Formato del Curso

• Sesiones interactivas de lectura y discusión.
• 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 coordinar.

LangGraph es un marco para componer flujos de trabajo estructurados en gráficos que admiten ramificación, uso de herramientas, memoria y ejecución controlada.

Este entrenamiento en vivo guiado por instructores (en línea o presencial) está destinado a ingenieros de nivel intermedio y equipos de productos que desean combinar la lógica gráfica de LangGraph con los bucles de agentes LLM para construir aplicaciones dinámicas y conscientes del contexto, como agentes de soporte al cliente, árboles de decisiones y sistemas de recuperación de información.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes podrán:

• Diseñar flujos de trabajo basados en gráficos que coordinen agentes LLM, herramientas y memoria.
• Implementar enrutamiento condicional, reintentos y respaldos para una ejecución robusta.
• Integrar la recuperación, APIs y salidas estructuradas en los bucles de agentes.
• Evaluar, monitorear y fortalecer el comportamiento del agente para mejorar la confiabilidad y seguridad.

Formato del Curso

• Conferencia interactiva y discusión facilitada.
• Laboratorios guiados y repaso de código en un entorno sandbox.
• Ejercicios de diseño basados en escenarios y revisiones entre pares.

Opciones de Personalización del Curso

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

LangGraph es un marco de orquestación basado en grafos que permite flujos de trabajo condicionales y multi-pasos para LLM y herramientas, ideal para automatizar y personalizar canales de contenido.

Esta formación en vivo dirigida por instructores (en línea o presencial) se dirige a marketers de nivel intermedio, estrategas de contenidos y desarrolladores de automatización que deseen implementar campañas de correo electrónico dinámicas y ramificadas y canales de generación de contenido utilizando LangGraph.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Diseñar flujos de trabajo de contenido y correo electrónico estructurados en grafos con lógica condicional.
• Integrar LLMs, APIs y fuentes de datos para personalización automatizada.
• Gestionar estado, memoria y contexto a lo largo de campañas multi-paso.
• Evaluar, monitorear y optimizar el rendimiento del flujo de trabajo y los resultados de entrega.

Formato del Curso

• Conferencias interactivas y discusiones grupales.
• Laboratorios prácticos implementando flujos de trabajo de correo electrónico y canales de contenido.
• Ejercicios basados en escenarios sobre personalización, segmentación y lógica ramificada.

Opciones de Personalización del Curso

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

Esta formación en vivo dirigida por un instructor en Ecuador (en línea o presencial) está destinada a profesionales de la salud, investigadores médicos y desarrolladores de IA de nivel intermedio a avanzado que deseen aplicar AI multimodal en diagnósticos médicos y aplicaciones de atención sanitaria.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender el papel de la IA multimodal en la atención sanitaria actual.
• Integrar datos médicos estructurados y no estructurados para diagnósticos impulsados por IA.
• Aplicar técnicas de IA para analizar imágenes médicas y registros electrónicos de salud.
• Desarrollar modelos predictivos para el diagnóstico de enfermedades y recomendaciones de tratamiento.
• Implementar procesamiento de voz y lenguaje natural (NLP) para transcripción médica e interacción con pacientes.

Esta formación en vivo dirigida por un instructor en Ecuador (en línea o presencial) está destinada a profesionales de la salud y desarrolladores de IA de nivel intermedio que desean aprovechar las técnicas de ingeniería de prompts para mejorar los flujos de trabajo médicos, la eficiencia de la investigación y los resultados del paciente.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender los fundamentos de la ingeniería de prompts en salud.
• Utilizar prompts de IA para la documentación clínica y las interacciones con pacientes.
• Aprovechar la IA para la investigación médica y el análisis de literatura.
• Mejorar el descubrimiento de medicamentos y la toma de decisiones clínicas mediante prompts impulsados por IA.
• Garantizar el cumplimiento con los estándares regulatorios y éticos en la IA de la salud.