Procesamiento del lenguaje natural - AI / Robótica

Los drones y la fotogrametría son ahora herramientas esenciales en la supervisión de infraestructura de alta precisión. Con la integración de principios geodésicos avanzados, modelado en tiempo real y mapeo con drones de alta precisión, los profesionales pueden lograr una mayor profundidad de análisis, exactitud y productividad en entornos de construcción.

Esta capacitación en vivo impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel intermedio a avanzado que desean aplicar flujos de trabajo avanzados de drones y fotogrametría, incluyendo controles geodésicos y técnicas de mapeo de alta precisión, en proyectos de infraestructura complejos.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Aplicar métodos fotogramétricos avanzados, incluidos flujos de trabajo RTK/PPK y calibración de controles en tierra.
• Integrar sistemas y proyecciones geodésicas de referencia para sitios de infraestructura a gran escala.
• Diseñar misiones de vuelo precisas adaptadas a terrenos complejos y geometrías de infraestructura.
• Analizar datos fotogramétricos con software GIS para el seguimiento del estado estructural, la deformación y el cumplimiento normativo.

Formato del curso

• Clase interactiva y discusión.
• Ejercicios avanzados y estudios de casos reales.
• Implementación práctica con datos de drones y herramientas de modelado.

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, contáctenos para coordinarlo.

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.

Devstral es un marco de trabajo de código abierto diseñado para construir y ejecutar agentes de codificación que pueden interactuar con bases de código, herramientas para desarrolladores y API para mejorar la productividad en ingeniería.

Esta capacitación en vivo, impartida por instructores (en línea o presencial), está dirigida a ingenieros de ML de nivel intermedio a avanzado, equipos de herramientas para desarrolladores y SREs que deseen diseñar, implementar y optimizar agentes de codificación utilizando Devstral.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Configurar y establecer Devstral para el desarrollo de agentes de codificación.
• Diseñar flujos de trabajo con agentes para la exploración y modificación de bases de código.
• Integrar agentes de codificación con herramientas para desarrolladores y API.
• Implementar prácticas recomendadas para un despliegue seguro y eficiente de los agentes.

Formato del Curso

• Conferencias interactivas y discusión.
• Amplia práctica con ejercicios.
• 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 coordinarlo.

Los modelos Devstral y Mistral son tecnologías de IA de código abierto diseñadas para un despliegue flexible, ajuste fino e integración escalable.

Esta formación presencial impartida por un instructor (en línea o en las instalaciones) está dirigida a ingenieros de ML de nivel intermedio a avanzado, equipos de plataformas e ingenieros de investigación que deseen autoalojar, ajustar y gobernar los modelos Mistral y Devstral en entornos de producción.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Configurar y establecer entornos autoalojados para los modelos Mistral y Devstral.
• Aplicar técnicas de ajuste fino para un rendimiento específico del dominio.
• Implementar versionado, monitoreo y gobernanza del ciclo de vida.
• Asegurar la seguridad, el cumplimiento normativo y el uso responsable de los modelos de código abierto.

Formato del curso

• Lecciones interactivas y debates.
• Ejercicios prácticos sobre autoalojamiento y ajuste fino.
• Implementación en laboratorio en tiempo real de flujos de trabajo de gobernanza y monitoreo.

Opciones de personalización del curso

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

Esta formación impartida por un instructor en Ecuador (en línea o presencial) está dirigida a participantes de nivel principiante a intermedio que deseen aprender cómo utilizar drones y técnicas de fotogrametría para la supervisión de infraestructura en proyectos de construcción.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Comprender los fundamentos de los drones y la fotogrametría.
• Desarrollar y ejecutar planes de vuelo para sitios de construcción.
• Realizar seguimiento mediante fotogrametría y crear mapas detallados y modelos 3D.
• Utilizar datos de fotogrametría para la supervisión de infraestructura y detección de incidencias.
• Aplicar tecnología de drones para mejorar la seguridad y eficiencia en el sitio de construcción.

El Evo Max 4T es un dron de grado profesional diseñado para operaciones aéreas avanzadas, inspecciones y recopilación de datos.

Esta formación en vivo, impartida por instructores (en línea o presencial), está dirigida a operadores de nivel principiante e intermedio que deseen utilizar el Evo Max 4T de manera segura y eficaz para aplicaciones profesionales y prepararse para la certificación oficial.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender las especificaciones técnicas y el funcionamiento del dron Evo Max 4T.
• Aplicar procedimientos de seguridad operativa en actividades aéreas.
• Cumplir con la normativa vigente de la AAC (Autoridad de Aviación Civil) y las regulaciones locales sobre drones.
• Implementar las mejores prácticas para operaciones de drones eficientes y seguras.
• Prepararse para la certificación/licenciamiento mediante formación teórica y práctica.

Formato del Curso

• Clases interactivas y discusión.
• Práctica manual con equipos de drones y simuladores.
• Ejercicios prácticos y escenarios de vuelo reales.

Opciones de Personalización del Curso

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

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.

Prototipado rápido práctico para robótica con ROS 2 y Docker es un curso práctico diseñado para ayudar a los desarrolladores a crear, probar y desplegar aplicaciones robóticas de manera eficiente. Los participantes aprenderán cómo contenerizar entornos robóticos, integrar paquetes de ROS 2 y prototipar sistemas robóticos modulares utilizando Docker para garantizar reproducibilidad y escalabilidad. El curso hace hincapié en la agilidad, el control de versiones y las prácticas de colaboración adecuadas para equipos de desarrollo e innovación en etapas tempranas.

Esta formación dirigida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a participantes de nivel principiante a intermedio que desean acelerar los flujos de trabajo de desarrollo robótico utilizando ROS 2 y Docker.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Configurar un entorno de desarrollo de ROS 2 dentro de contenedores Docker.
• Desarrollar y probar prototipos robóticos en configuraciones modulares y reproducibles.
• Utilizar herramientas de simulación para validar el comportamiento del sistema antes del despliegue en hardware.
• Colaborar eficazmente mediante proyectos robóticos contenerizados.
• Aplicar conceptos de integración y despliegue continuos en las tuberías de procesos robóticos.

Formato del curso

• Conferencias interactivas y demostraciones.
• Ejercicios prácticos con entornos de ROS 2 y Docker.
• Mini-proyectos centrados en aplicaciones robísticas del mundo real.

Opciones de personalización del curso

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

En esta formación en vivo con instrucción directa en Ecuador, los participantes aprenderán a comenzar a utilizar ROS en sus proyectos de robótica mediante el uso de herramientas de visualización y simulación robotizadas.

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los conceptos básicos de ROS.
• Aprender a crear un proyecto básico de robótica utilizando ROS.
• Aprender a utilizar diversas herramientas para robótica, incluidas las de simulación y visualización.

Esta formación en vivo dirigida por un instructor en Ecuador (en línea o presencial) está orientada a desarrolladores de robótica de nivel principiante a intermedio y, potencialmente, avanzado, que desean aprender a utilizar ROS para programar robots móviles mediante Python.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Configurar un entorno de desarrollo que incluya ROS, Python y una plataforma de robot móvil.
• Crear y ejecutar nodos, temas, servicios y acciones de ROS utilizando Python.
• Utilizar herramientas y utilidades de ROS para supervisar y depurar aplicaciones de ROS.
• Usar paquetes y bibliotecas de ROS para realizar tareas comunes en robots móviles.
• Integrar ROS con otros marcos de trabajo y herramientas.
• Solucionar problemas y depurar aplicaciones de ROS.