Aplicaciones de LangGraph en Finanzas

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 dirigido por un instructor (en línea o presencial) en Venezuela está destinado a profesionales financieros de nivel intermedio, analistas de riesgo e ingenieros de IA que desean desarrollar y desplegar soluciones impulsadas por IA para la automatización financiera y la detección de fraudes.

Al final de este entrenamiento, los participantes podrán:

• Comprender el papel de la IA en la automatización financiera y la detección de fraudes.
• Construir modelos de IA para detectar transacciones fraudulentas.
• Aprovechar el aprendizaje automático para la evaluación de riesgos en tiempo real.
• Implementar sistemas de monitoreo financiero impulsados por IA.

La inteligencia artificial está transformando cómo las instituciones financieras evalúan la solvencia, calculan el riesgo y optimizan las decisiones de préstamo.

Este entrenamiento dirigido por un instructor (en línea o en sitio) está destinado a profesionales de finanzas intermedios que desean aplicar inteligencia artificial para mejorar los modelos de calificación crediticia, gestionar el riesgo más eficazmente y optimizar las operaciones de préstamos.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes podrán:

• Comprender los métodos clave de IA utilizados en la calificación crediticia y la predicción del riesgo.
• Construir y evaluar modelos de calificación crediticia utilizando algoritmos de aprendizaje automático.
• Interpretar las salidas del modelo para cumplir con la normativa y garantizar la transparencia.
• Aplicar técnicas de IA para mejorar el proceso de conformidad, aprobación de préstamos y gestión de carteras.

Formato del Curso

• Conferencia interactiva y discusión.
• 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 acordarlo.

La inteligencia artificial (AI) en servicios financieros es un enabler estratégico para la reducción de riesgos, la experiencia del cliente y la eficiencia operativa.

Este curso impartido por instructores (en línea u on-site) está dirigido a ejecutivos de servicios financieros, gerentes de fintech y oficiales de cumplimiento con exposición limitada previa a la inteligencia artificial que desean comprender cómo implementar responsablemente y efectivamente soluciones AI en sus instituciones.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes podrán:

• Comprender el valor estratégico de la IA en servicios financieros.
• Identificar y mitigar riesgos éticos asociados con modelos AI.
• Navegar por el entorno regulatorio para la AI en finanzas.
• Diseñar marcos de gobernanza e implementación responsables de AI.

Formato del Curso

• Conferencia interactiva y discusión.
• Análisis de casos y ejercicios grupales.
• Aplicación de marcos éticos a escenarios financieros realistas.

Opciones para la Personalización del Curso

• Para solicitar un entrenamiento personalizado para este curso, por favor contáctenos para programarlo.

La Inteligencia Artificial es un conjunto potente de técnicas utilizadas para desarrollar sistemas de trading inteligentes que analizan datos del mercado, hacen predicciones y ejecutan estrategias de manera autónoma.

Este entrenamiento dirigido por instructores (en línea o en persona) está destinado a profesionales financieros de nivel intermedio que deseen aplicar técnicas de IA en el trading y la gestión de activos, centrándose en la generación de señales, la optimización de portafolios y las estrategias algorítmicas.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes podrán:

• Comprender el papel de la IA en los mercados financieros modernos.
• Utilizar Python para construir y backtestear estrategias de trading algorítmico.
• Aplicar modelos de aprendizaje supervisado y no supervisado a datos financieros.
• Optimizar portafolios utilizando técnicas basadas en IA.

Formato del Curso

• Conferencia interactiva y discusión.
• Muchos ejercicios y práctica.
• Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.

Opciones de Personalización del Curso

• Para solicitar un entrenamiento personalizado para este curso, por favor contáctenos para hacer los arreglos necesarios.

Este entrenamiento dirigido por un instructor (en línea o en las instalaciones del cliente) en Venezuela está destinado a profesionales de finanzas que deseen utilizar ChatGPT para optimizar sus flujos de trabajo y mejorar sus capacidades de análisis de datos e informes.

Al final de este entrenamiento, los participantes serán capaces de:

• Entender los conceptos básicos de ChatGPT y cómo funciona.
• Utilizar ChatGPT para automatizar tareas financieras como la entrada de datos y la generación de informes.
• Analizar datos financieros con ChatGPT para obtener insights y tomar decisiones informadas.
• Desarrollar modelos personalizados de ChatGPT para casos de uso financieros específicos.

Generative AI es una clase de técnicas de inteligencia artificial utilizadas para generar contenido o predicciones a partir de datos existentes, incluyendo Large Language Models (LLMs) y Redes Generativas Adversarias (GANs).

Este entrenamiento dirigido por un instructor (en línea u onsite) está destinado a profesionales financieros de nivel principiante a intermedio que deseen aplicar la IA generativa para pronósticos, detección de anomalías y cumplimiento en servicios financieros.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes podrán:

• Comprender los conceptos fundamentales detrás de los modelos de IA generativa.
• Aplicar LLMs y GANs a casos de uso como la detección de fraudes y la generación de datos sintéticos.
• Diseñar prompts efectivos para el pronóstico financiero y soporte en informes.
• Evaluar las consideraciones éticas y regulatorias en aplicaciones de IA generativa.

Formato del Curso

• Conferencia interactiva y discusión.
• 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 organizarla.

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 habilita flujos de trabajo multiactor y con estado, impulsados por LLMs, con un control preciso sobre las rutas de ejecución y la persistencia del estado. En el ámbito de la salud, estas capacidades son cruciales para cumplir con los requisitos normativos, garantizar la interoperabilidad y desarrollar sistemas de apoyo a la toma de decisiones que se alineen con los flujos de trabajo médicos.

Esta formación en vivo dirigida por un instructor (en línea o presencial) está destinada a profesionales de nivel intermedio a avanzado que deseen diseñar, implementar y gestionar soluciones basadas en LangGraph para la salud, abordando desafíos regulatorios, éticos y operativos.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Diseñar flujos de trabajo específicos del sector sanitario con LangGraph, teniendo en cuenta la conformidad y la auditoría.
• Integrar aplicaciones LangGraph con ontologías médicas y estándares (FHIR, SNOMED CT, ICD).
• Aplicar las mejores prácticas para confiabilidad, trazabilidad y explicabilidad en entornos sensibles.
• Distribuir, supervisar y validar aplicaciones LangGraph en entornos de producción sanitaria.

Formato del Curso

• Conferencias interactivas y discusiones.
• Ejercicios prácticos con estudios de casos reales.
• Ejercitación en un entorno de laboratorio en vivo.

Opciones de Personalización del Curso

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LangGraph es un marco de trabajo para construir aplicaciones LLM estatales y multi-actor como grafos componibles con estado persistente y control preciso sobre la ejecución.

Este entrenamiento guiado por un instructor (en línea o en sitio) está dirigido a profesionales de nivel intermedio a avanzado que deseen diseñar, implementar y operar soluciones legales basadas en LangGraph con los controles necesarios de cumplimiento, rastreabilidad y gobernanza.

Al final de este entrenamiento, los participantes serán capaces de:

• Diseñar flujos de trabajo legales específicos en LangGraph que preserven la auditabilidad y el cumplimiento.
• Integrar ontologías legales y estándares documentales en el estado del grafo y su procesamiento.
• Implementar salvaguardas, aprobaciones con intervención humana y rutas de decisión rastreables.
• Desplegar, monitorear y mantener servicios de LangGraph en producción con observabilidad y controles de costo.

Formato del Curso

• Conferencia interactiva y discusión.
• Muchos ejercicios y práctica.
• Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.

Opciones de Personalización del Curso

• Para solicitar un entrenamiento personalizado para este curso, comuníquese con nosotros para hacer los arreglos necesarios.

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

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LangGraph es un marco de orquestación basado en grafos que permite flujos de trabajo condicionales y multietapa con LLMs y herramientas, ideal para automatizar y personalizar pipelines de contenido.

Este entrenamiento dirigido por un instructor (en línea o presencial) está destinado a marketeros, estrategas de contenido y desarrolladores de automatización de nivel intermedio que deseen implementar campañas de correo electrónico dinámicas y ramificadas y pipelines de generación de contenido utilizando LangGraph.

Al final de este entrenamiento, los participantes podrán:

• Diseñar flujos de trabajo de correo electrónico y contenido estructurados en grafos con lógica condicional.
• Integrar LLMs, APIs y fuentes de datos para la personalización automatizada.
• Gestionar el estado, la memoria y el contexto en campañas multietapa.
• Evaluar, monitorear y optimizar el rendimiento de los flujos de trabajo y los resultados de entrega.

Formato del Curso

• Conferencias interactivas y discusiones en grupo.
• Laboratorios prácticos para implementar flujos de trabajo de correo electrónico y pipelines de contenido.
• Ejercicios basados en escenarios sobre personalización, segmentación y lógica ramificada.

Opciones de Personalización del Curso

• Para solicitar un entrenamiento personalizado para este curso, por favor contáctenos para coordinar.

Machine Learning es un subconjunto de la Inteligencia Artificial que se centra en crear sistemas que aprenden de datos y hacen predicciones o decisiones sin ser programados explícitamente.

Este entrenamiento dirigido por instructores (en línea u on-site) está orientado a profesionales financieros intermedios que desean aplicar técnicas de machine learning e IA a problemas del mundo real como la detección de fraudes, el scoring de crédito y la modelización de riesgos.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes serán capaces de:

• Comprender los conceptos básicos de machine learning relevantes para las finanzas.
• Aplicar algoritmos de aprendizaje supervisado y no supervisado a conjuntos de datos financieros.
• Construir y evaluar modelos predictivos para el riesgo crediticio, la detección de fraudes y el análisis del mercado.
• Utilizar Python y scikit-learn para implementar pipelines de machine learning.

Formato del Curso

• Conferencia interactiva y discusión.
• 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 arreglarlo.

Este entrenamiento dirigido por un instructor (en línea o en persona) está destinado a profesionales financieros de nivel intermedio, analistas de datos, gestores de riesgos e ingenieros de IA que deseen aprovechar la IA multimodal para el análisis de riesgos y la detección de fraudes.

Al final de este entrenamiento, los participantes serán capaces de:

• Comprender cómo se aplica la IA multimodal en la gestión de riesgos financieros.
• Analizar datos financieros estructurados y no estructurados para detectar fraudes.
• Implementar modelos de IA para identificar anomalías y actividades sospechosas.
• Aprovechar el procesamiento del lenguaje natural (NLP) y la visión por computadora para el análisis de documentos financieros.
• Desplegar modelos de detección de fraudes impulsados por IA en sistemas financieros del mundo real.

Este curso dirigido por un instructor y en vivo en Venezuela (en línea o presencial) está destinado a profesionales financieros y desarrolladores de fintech de nivel intermedio que deseen utilizar técnicas de ingeniería de prompts alimentadas por IA para mejorar el análisis financiero, la gestión de riesgos y la toma de decisiones.

Al final de este curso, los participantes podrán:

• Comprender los fundamentos de la ingeniería de prompts en aplicaciones financieras.
• Aprovechar modelos de IA para el pronóstico financiero y el análisis del sentimiento del mercado.
• Automatizar informes financieros y extracción de datos utilizando prompts de IA.
• Desarrollar modelos de evaluación de riesgos impulsados por IA a través de prompts optimizados.
• Asegurar el cumplimiento y las consideraciones éticas al utilizar la IA en finanzas.