LLMs avanzados para tareas de PLN
Los modelos de lenguaje grandes (LLM) son modelos de IA capaces de procesar y generar grandes cantidades de datos de lenguaje natural, como texto, voz y audio. Los LLM pueden aprender los patrones y la estructura de sus datos de entrenamiento de entrada y luego generar nuevos datos con características similares. Además, pueden realizar diversas tareas de procesamiento del lenguaje natural (PLN), como comprensión del lenguaje natural (CLN), inferencia del lenguaje natural (ILN), construcción y completado de grafos de conocimiento, razonamiento común, generación y gestión de diálogos, y generación y comprensión multimodal.
Esta formación en vivo impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a científicos de datos, desarrolladores de IA y entusiastas de la IA de nivel intermedio que deseen utilizar LLM para realizar diversas tareas de PLN y crear contenido novedoso y diverso con diferentes propósitos.
Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:
- Configurar un entorno de desarrollo con LLM y herramientas esenciales.
- Realizar expertos tareas de CLN e ILN con LLM.
- Extraer, inferir y utilizar eficazmente grafos de conocimiento.
- Generar y gestionar diálogos utilizando LLM para aplicaciones conversacionales.
- Evaluar la calidad y diversidad del contenido generado por LLM e IA generativa.
- Aplicar principios éticos, garantizando equidad y uso responsable de los LLM.
Formato del curso
- Lección interactiva y discusión.
- Muchas 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.
Temario del curso
Introducción a los LLM e IA Generativa
- Explorando técnicas y modelos
- Discutiendo aplicaciones y casos de uso
- Identificando desafíos y limitaciones
Uso de LLM para tareas de CLN
- Análisis de sentimiento
- Reconocimiento de entidades nombradas
- Extracción de relaciones
- Parsing semántico
Uso de LLM para tareas de ILN
- Detección de entrelazamiento
- Detección de contradicción
- Detección de paráfrasis
Uso de LLM para grafos de conocimiento
- Extracción de hechos y relaciones del texto
- Inferencia de hechos faltantes o nuevos
- Uso de grafos de conocimiento para tareas posteriores
Uso de LLM para razonamiento común
- Generación de explicaciones, hipótesis y escenarios plausibles
- Uso de bases de datos y conjuntos de datos de conocimiento común
- Evaluación del razonamiento común
Uso de LLM para generación de diálogos
- Generación de diálogos con agentes conversacionales, chatbots y asistentes virtuales
- Gestión de diálogos
- Uso de conjuntos de datos y métricas de diálogo
Uso de LLM para generación multimodal
- Generación de imágenes a partir de texto
- Generación de texto a partir de imágenes
- Generación de video a partir de texto o imágenes
- Generación de audio a partir de texto
- Generación de texto a partir de audio
- Generación de modelos 3D a partir de texto o imágenes
Uso de LLM para meta-aprendizaje
- Adaptación de LLM a nuevos dominios, tareas o idiomas
- Aprendizaje a partir de ejemplos pocos o ceros disparos (few-shot/zero-shot)
- Uso de conjuntos de datos y frameworks de meta-aprendizaje y aprendizaje por transferencia
Uso de LLM para aprendizaje adversarial
- Defensa de LLM contra ataques maliciosos
- Detección y mitigación de sesgos y errores en los LLM
- Uso de conjuntos de datos y métodos de aprendizaje adversarial y robustez
Evaluación de LLM e IA Generativa
- Evaluación de la calidad y diversidad del contenido
- Uso de métricas como puntaje de inicio, distancia de inicio de Fréchet y puntaje BLEU
- Uso de métodos de evaluación humana como crowdsourcing y encuestas
- Uso de métodos de evaluación adversarial como pruebas Turing y discriminadores
Aplicación de principios éticos para LLM e IA Generativa
- Garantizando equidad y responsabilidad
- Evitando uso indebido y abuso
- Respetando los derechos y privacidad de creadores y consumidores de contenido
- Fomentando la creatividad y colaboración entre humanos e IA
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Comprensión de conceptos básicos de IA y terminología
- Experiencia con programación en Python y análisis de datos
- Familiaridad con frameworks de aprendizaje profundo como TensorFlow o PyTorch
- Comprensión de los fundamentos de los LLM y sus aplicaciones
Público objetivo
- Científicos de datos
- Desarrolladores de IA
- Entusiastas de la IA
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Formato del curso
- Ponencias interactivas y debates.
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Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:
- Diseñar flujos de trabajo de LangGraph específicos para el ámbito legal que preserven la auditabilidad y el cumplimiento normativo.
- Integrar ontologías legales y estándares de documentos en el estado del grafo y en el procesamiento de datos.
- Implementar salvaguardas, aprobaciones con intervención humana y caminos de decisión rastreables.
- Desplegar, monitorear y mantener servicios de LangGraph en entornos de producción con observabilidad y controles de costos.
Formato del Curso
- Conferencia interactiva y discusión grupal.
- Numerosos ejercicios y práctica constante.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de Personalización del Curso
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Construcción de Flujos Dinámicos con LangGraph y Agentes LLM
14 HorasLangGraph es un marco de trabajo para componer flujos de trabajo estructurados en grafos que apoyan el uso de LLMs, incluyendo ramificación, uso de herramientas, memoria y ejecución controlable.
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Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:
- Diseñar flujos de trabajo basados en grafos que coordinen agentes LLM, herramientas y memoria.
- Implementar ruteo condicional, reintentos y fallbacks para garantizar una ejecución robusta.
- Integrar recuperación, APIs y salidas estructuradas en los bucles de agentes.
- Evaluar, monitorear y asegurar el comportamiento del agente para garantizar confiabilidad y seguridad.
Formato del Curso
- Conferencia interactiva y discusión facilitada.
- Laboratorios guiados y análisis de código en un entorno de prueba (sandbox).
- Ejercicios de diseño basados en escenarios y revisiones entre compañeros.
Opciones de Personalización del Curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, contáctenos para organizarla.
LangGraph para Automatización de Marketing
14 HorasLangGraph es un marco de orquestación basado en grafos que habilita flujos de trabajo condicionales y multipaso con modelos de lenguaje grandes (LLM) y herramientas, ideal para automatizar y personalizar pipelines de contenido.
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Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:
- Diseñar flujos de trabajo de contenido y correo electrónico estructurados como grafos con lógica condicional.
- Integrar LLMs, APIs y fuentes de datos para una personalización automatizada.
- Gestionar el estado, la memoria y el contexto a través de campañas multipaso.
- Evaluar, monitorear y optimizar el rendimiento del flujo de trabajo y los resultados de entrega.
Formato del Curso
- Lecciones interactivas y discusiones grupales.
- Prácticas hands-on implementando flujos de trabajo de correo electrónico y pipelines de contenido.
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Le Chat Enterprise: ChatOps privado, integraciones y controles de administración
14 HorasLe Chat Enterprise es una solución privada de ChatOps que ofrece capacidades avanzadas de IA conversacional seguras, personalizables y gobernanza para organizaciones, con soporte para control basado en roles (RBAC), inicio de sesión único (SSO), conectores e integraciones con aplicaciones empresariales.
Esta formación en vivo impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a gerentes de productos intermedios, líderes de TI, ingenieros de soluciones y equipos de seguridad y cumplimiento que desean implementar, configurar y gobernar Le Chat Enterprise en entornos empresariales.
Al finalizar esta formación, los participantes podrán:
- Instalar y configurar Le Chat Enterprise para despliegues seguros.
- Habilitar el control basado en roles (RBAC), el inicio de sesión único (SSO) y controles impulsados por cumplimiento normativo.
- Integrar Le Chat con aplicaciones empresariales y almacenes de datos corporativos.
- Diseñar e implementar manuales de operación (playbooks) para la gobernanza y administración de ChatOps.
Formato del curso
- Lecciones interactivas y discusión grupal.
- Amplia práctica mediante ejercicios y casos de estudio.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de personalización del curso
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Arquitecturas de Modelos de Lenguaje Grande (LLM) Rentables: Mistral a Gran Escala (Ingeniería de Rendimiento y Costo)
14 HorasMistral es una familia de modelos de lenguaje grande de alto rendimiento, optimizada para su implementación productiva escalable y rentable.
Esta capacitación en vivo impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de infraestructura de nivel avanzado, arquitectos de nube y líderes de MLOps que desean diseñar, implementar y optimizar arquitecturas basadas en Mistral para lograr el máximo throughput y el mínimo costo.
Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:
- Implementar patrones de despliegue escalables para Mistral Medium 3.
- Aplicar estrategias de agrupación (batching), cuantización y servicio eficiente.
- Optimizar los costos de inferencia manteniendo el rendimiento.
- Diseñar topologías de servicio listas para producción para cargas de trabajo empresariales.
Formato del Curso
- Clases interactivas y discusiones.
- 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 coordinarlo.
Productización de Asistentes Conversacionales con Conectores e Integraciones de Mistral
14 HorasMistral AI es una plataforma de IA de código abierto que permite a los equipos construir e integrar asistentes conversacionales en flujos de trabajo empresariales y orientados al cliente.
Esta formación práctica impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a gerentes de producto, desarrolladores full-stack e ingenieros de integración de nivel principiante a intermedio que desean diseñar, integrar y productizar asistentes conversacionales utilizando conectores e integraciones de Mistral.
Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:
- Integrar modelos conversacionales de Mistral con conectores empresariales y de SaaS.
- Implementar generación aumentada por recuperación (RAG) para respuestas fundamentadas.
- Diseñar patrones de UX para asistentes de chat internos y externos.
- Desplegar asistentes en flujos de trabajo de productos para casos de uso reales.
Formato del Curso
- Clase interactiva y discusión.
- Ejercicios prácticos de integración.
- Desarrollo en laboratorio en vivo de asistentes conversacionales.
Opciones de Personalización del Curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, contáctenos para coordinarla.
Implementaciones de nivel empresarial con Mistral Medium 3
14 HorasMistral Medium 3 es un modelo de lenguaje grande multimodal y de alto rendimiento, diseñado para despliegues de grado industrial en entornos empresariales.
Esta formación presencial dirigida por instructores (en línea o in situ) está orientada a ingenieros de IA/ML de nivel intermedio a avanzado, arquitectos de plataforma y equipos de MLOps que deseen desplegar, optimizar y asegurar Mistral Medium 3 para casos de uso empresarial.
Al finalizar esta formación, los participantes podrán:
- Desplegar Mistral Medium 3 utilizando opciones basadas en API y autoalojamiento.
- Optimizar el rendimiento de la inferencia y los costos asociados.
- Implementar casos de uso multimodales con Mistral Medium 3.
- Aplicar las mejores prácticas de seguridad y cumplimiento para entornos empresariales.
Formato del curso
- Clase interactiva y discusión grupal.
- 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 coordinar los detalles.
Mistral para una IA responsable: Privacidad, residencia de datos y controles empresariales
14 HorasMistral AI es una plataforma de inteligencia artificial abierta y lista para entornos empresariales que ofrece características para un despliegue seguro, conforme a la normativa y responsable de la IA.
Esta formación en vivo impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a líderes de cumplimiento, arquitectos de seguridad y partes interesadas de los departamentos jurídico y operativo de nivel intermedio que deseen implementar prácticas de IA responsable con Mistral mediante el aprovechamiento de mecanismos de privacidad, residencia de datos y controles empresariales.
Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:
- Implementar técnicas de preservación de la privacidad en los despliegues de Mistral.
- Aplicar estrategias de residencia de datos para cumplir con los requisitos normativos.
- Configurar controles de nivel empresarial como el Control de Acceso Basado en Roles (RBAC), inicio de sesión único (SSO) y registros de auditoría.
- Evaluación de opciones de proveedores y modelos de despliegue para garantizar la alineación con los requisitos de cumplimiento.
Formato del curso
- Ponencia interactiva y discusión.
- Casos prácticos y ejercicios centrados en el cumplimiento normativo.
- Implementación práctica de controles de IA empresarial.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, contáctenos para coordinar los detalles.
Aplicaciones Multimodales con Modelos Mistral (Visión, OCR y Comprensión de Documentos)
14 HorasLos modelos Mistral son tecnologías de IA de código abierto que ahora se integran en flujos de trabajo multimodales, admitiendo tareas tanto de lenguaje como de visión para aplicaciones empresariales y de investigación.
Esta formación impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a investigadores de ML de nivel intermedio, ingenieros aplicados y equipos de producto que deseen construir aplicaciones multimodales con modelos Mistral, incluyendo pipelines de OCR y comprensión de documentos.
Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:
- Configurar y preparar los modelos Mistral para tareas multimodales.
- Implementar flujos de trabajo de OCR e integrarlos con pipelines de PLN.
- Diseñar aplicaciones de comprensión de documentos para casos de uso empresariales.
- Desarrollar funcionalidades de búsqueda visual-textual y asistentes de interfaz.
Formato del Curso
- Clase interactiva y discusión.
- Ejercicios prácticos de codificación.
- Implementación en laboratorio en vivo de pipelines multimodales.
Opciones de Personalización del Curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contáctenos para coordinarlo.
