Aplicaciones de LangGraph en Finanzas
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.
Programa del Curso
Fundamentos de LangGraph para Finanzas
- Repaso de la arquitectura de LangGraph y ejecución con estado.
- Casos de uso financieros: copilotos de investigación, soporte comercial, agentes de servicio al cliente.
- Restricciones regulatorias y consideraciones de auditoría.
Estándares y Ontologías de Datos Financieros
- Básicos de ISO 20022, FpML y FIX.
- Mapeo de esquemas y ontologías al estado del gráfico.
- Calidad de datos, línea genealógica y manejo de PII.
Orquestación de Flujos de Trabajo para Procesos Financieros
- Flujos de trabajo de onboard KYC y AML.
- Ciclo de vida comercial, excepciones y administración de casos.
- Evaluación crediticia y rutas de decisión.
Compliance, Riesgo y Controles
- Aplicación de políticas y gestión del riesgo del modelo.
- Vallas protectoras, aprobaciones y pasos con intervención humana.
- Registros de auditoría, retención y explicabilidad.
Integración y Implementación
- Conexión con sistemas principales, lagos de datos y APIs.
- Contenerización, secretos y administración del entorno.
- Ciclos CI/CD, implementaciones escalonadas y canarios.
Observabilidad y Rendimiento
- Registros estructurados, métricas, trazas y monitoreo de costos.
- Pruebas de carga, SLIs y presupuestos de errores.
- Respuesta a incidentes, deshacer cambios y patrones de resiliencia.
- Herramientas automatizadas de evaluación unitaria y por escenarios.
- Equipos rojos, prompts adversarios y controles de seguridad.
- Curatado de conjuntos de datos, monitoreo de deriva y mejora continua.
Resumen y Próximos Pasos
Requerimientos
- Comprensión de Python y el desarrollo de aplicaciones LLM
- Experiencia con APIs, contenedores o servicios en la nube
- Familiaridad básica con dominios financieros o modelos de datos
Público objetivo
- Tecnólogos de dominio
- Arquitectos de soluciones
- Consultores que construyen agentes LLM en industrias reguladas
Los cursos públicos requieren más de 5 participantes.
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Aplicaciones de LangGraph en Finanzas - Consulta de consultoría
Consulta de consultoría
Testimonios (1)
Aprecie mucho la forma en que el entrenador presentó todo. Entendí todo incluso si Finance no es mi área, se aseguró de que todos los participantes estuvieran al mismo nivel, mientras mantenía el tiempo. Los ejercicios estaban bien distribuidos. La interacción con los participantes siempre fue constante. El material era perfecto, ni demasiado ni poco. Explicó muy bien temas un poco más complicados para que todos pudieran entenderlos.
Diana
Curso - ChatGPT for Finance
Traducción Automática
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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.
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- Comprender el papel de la IA en la automatización financiera y la detección de fraudes.
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- Implementar sistemas de monitoreo financiero impulsados por IA.
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- Comprender los métodos clave de IA utilizados en la calificación crediticia y la predicción del riesgo.
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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
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- Comprender el valor estratégico de la IA en servicios financieros.
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- 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.
Inteligencia Artificial para el Trading y la Gestión de Activos Management
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Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:
- Entender el papel de la IA en los mercados financieros modernos.
- Utilizar Python para construir y retroprobar estrategias de trading algorítmico.
- Aplicar modelos de aprendizaje supervisado y no supervisado a datos financieros.
- Optimizar carteras utilizando técnicas impulsadas por 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
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ChatGPT para Finance
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- Comprender los conceptos básicos de ChatGPT y cómo funciona.
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- 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.
Fundamentos de LangGraph: Generación y Enlazado Basados en Grafos de LLM
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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 en la Salud: Orquestación de Flujos de Trabajo para Entornos Regulados
35 HorasLangGraph 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
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor póngase en contacto con nosotros para coordinar.
LangGraph para Aplicaciones Legales
35 HorasLangGraph 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.
Creación de Flujos de Trabajo Dinámicos con LangGraph y Agentes LLM
14 HorasLangGraph 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 para Automatización de Marketing
14 HorasLangGraph 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.
Machine Learning & AI for Finance Profesionales
21 HorasMachine 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.
Multimodal AI para Finance
14 HorasEste curso en vivo dirigido por un instructor (en línea o presencial) en Venezuela está diseñado para profesionales de finanzas intermedios, analistas de datos, gerentes de riesgos y ingenieros de IA que desean aprovechar la IA multimodal para el análisis de riesgos y detección de fraudes.
Al finalizar este entrenamiento, los participantes podrán:
- Comprender cómo se aplica la IA multimodal en la gestión del riesgo financiero.
- Analizar datos financieros estructurados y no estructurados para detectar fraudes.
- Implementar modelos de AI para identificar anomalías y actividades sospechosas.
- Utilizar NLP y visión por computadora para el análisis de documentos financieros.
- Deployear modelos de detección de fraudes impulsados por IA en sistemas financieros reales.
Ingeniería de Prompts para Finanzas
14 HorasEste 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.