Procesamiento del lenguaje natural - AI / Robótica

Los drones y la fotogrametría son herramientas esenciales hoy en día para la supervisión de infraestructuras de alta precisión. Gracias a la integración de principios de geodesia avanzada, modelado en tiempo real y mapeo con drones de alta exactitud, los profesionales pueden lograr una comprensión más profunda, mayor precisión y productividad en entornos de construcción.

Esta formación presencial impartida por un instructor (en línea o en el lugar de trabajo) 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, a proyectos complejos de infraestructura.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Aplicar métodos fotogramétricos avanzados, incluidos flujos de trabajo RTK/PPK y calibración con puntos de control terrestres.
• Integrar sistemas de referencia geodésica y proyecciones para sitios de infraestructura a gran escala.
• Diseñar misiones de vuelo de alta precisión adaptadas a terrenos complejos y geometría de infraestructuras.
• Analizar datos fotogramétricos con software GIS para el seguimiento del estado estructural, deformaciones y cumplimiento normativo.

Formato del curso

• Ponencias interactivas y debates.
• Ejercicios avanzados y estudios de caso reales.
• Implementación práctica con datos de drones y herramientas de modelado.

Opciones de personalización del curso

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

LangGraph es un marco para construir aplicaciones LLM con estado múltiple y múltiples actores como gráficos composables con estado persistente y control sobre la ejecución.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor (en línea o presencial) está diseñada para ingenieros de plataformas AI de nivel avanzado, DevOps para IA y arquitectos de ML que desean optimizar, depurar, monitorear y operar sistemas LangGraph de grado empresarial.

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

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

Formato del curso

• Conferencia interactiva y discusión.
• Muchas prácticas y ejercicios.
• 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.

Devstral es un framework de código abierto diseñado para construir y ejecutar agentes de codificación que pueden interactuar con codebases, herramientas de desarrollo y APIs para mejorar la productividad ingenieril.

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

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Configurar y personalizar Devstral para el desarrollo de agentes de codificación.
• Diseñar flujos de trabajo ágiles para la exploración y modificación de codebases.
• Integrar agentes de codificación con herramientas de desarrollo y APIs.
• Implementar las mejores prácticas para el despliegue seguro y eficiente de agentes.

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 formación personalizada para este curso, contáctenos para organizarlo.

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

Esta formación en vivo impartida por instructores (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de aprendizaje automático (ML) de nivel intermedio-avanzado, equipos de plataformas e ingenieros de investigación que desean autoalojar, ajustar fino y gobernar los modelos Mistral y Devstral en entornos de producción.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Configurar y preparar entornos autoalojados para los modelos Mistral y Devstral.
• Aplicar técnicas de ajuste fino para mejorar el rendimiento en dominios específicos.
• Implementar versionado, monitoreo y gobernanza del ciclo de vida.
• Garantizar la seguridad, el cumplimiento normativo y el uso responsable de modelos de código abierto.

Formato del Curso

• Clase interactiva y discusión.
• Ejercicios prácticos de autoalojamiento y ajuste fino.
• Implementación en laboratorio en vivo de canalizaciones de gobernanza y monitoreo.

Opciones de Personalización del Curso

• Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contáctenos para coordinar los detalles.

Esta formación en vivo con instrucción presencial en Venezuela (en línea o in situ) está dirigida a participantes de nivel principiante hasta intermedio que deseen aprender a utilizar drones y técnicas de fotogrametría para la supervisión de infraestructura en proyectos de construcción.

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

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

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 principiantes e intermedios que deseen utilizar el Evo Max 4T de manera segura y efectiva para aplicaciones profesionales y prepararse para la certificación oficial.

Al finalizar esta capacitación, 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 las regulaciones actuales de la AAC y las normativas locales sobre drones.
• Implementar mejores prácticas para operaciones eficientes y seguras con drones.
• Prepararse para la certificación / habilitación 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, contáctenos para organizarla.

LangGraph es un marco de trabajo para construir aplicaciones de LLM con estado y múltiples actores, estructuradas como grafos composables con estado persistente y control sobre la ejecución.

Esta formación en vivo y dirigida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel intermedio a avanzado que deseen diseñar, implementar y operar soluciones financieras basadas en LangGraph, asegurando una gobernanza adecuada, observabilidad y cumplimiento normativo.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Diseñar flujos de trabajo de LangGraph específicos para el sector financiero, alineados con requisitos regulatorios y de auditoría.
• Integrar estándares y ontologías de datos financieros en el estado del grafo y en las herramientas utilizadas.
• Implementar controles de confiabilidad, seguridad e intervención humana para procesos críticos.
• Desplegar, monitorear y optimizar sistemas LangGraph para mejorar el rendimiento, los costos y el cumplimiento de los SLAs.

Formato del curso

• Clases interactivas y discusión en grupo.
• Muchos 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 coordinarla.

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

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

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Explicar los conceptos centrales de LangGraph (nodos, aristas, estado) y cuándo utilizarlos.
• Construir cadenas de prompts que se ramifiquen, invoquen herramientas y mantengan la memoria.
• Integrar mecanismos de recuperación e APIs externas en flujos de trabajo basados en grafos.
• Probar, depurar y evaluar aplicaciones LangGraph para garantizar su fiabilidad y seguridad.

Formato del curso

• Conferencias interactivas y discusiones guiadas.
• Laboratorios dirigidos y recorridos 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, contáctenos para coordinarlo.

LangGraph permite la creación de flujos de trabajo con estado y múltiples actores, impulsados por modelos de lenguaje grandes (LLM), ofreciendo un control preciso sobre las rutas de ejecución y la persistencia del estado. En el sector salud, estas capacidades son cruciales para garantizar el cumplimiento normativo, la interoperabilidad y el desarrollo de sistemas de apoyo a la decisión que se alineen con los procesos médicos.

Esta formación en vivo impartida por un instructor (disponible en línea o en sus instalaciones) está dirigida a profesionales de nivel intermedio a avanzado que deseen diseñar, implementar y gestionar soluciones basadas en LangGraph para el sector salud, abordando al mismo tiempo los desafíos regulatorios, éticos y operativos.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Diseñar flujos de trabajo con LangGraph específicos del sector salud, teniendo en cuenta el cumplimiento normativo y la auditableidad.
• Integrar aplicaciones de LangGraph con ontologías y estándares médicos (FHIR, SNOMED CT, ICD).
• Aplicar las mejores prácticas para garantizar confiabilidad, trazabilidad y explicabilidad en entornos sensibles.
• Desplegar, monitorear y validar aplicaciones de LangGraph en entornos de producción del sector salud.

Formato del curso

• Ponencias interactivas y debates.
• Ejercicios prácticos con estudios de casos reales.
• Práctica de implementación en un entorno de laboratorio en vivo.

Opciones de personalización del curso

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

LangGraph es un marco de trabajo para construir aplicaciones de LLM multifuncionales y con estado, mediante grafos compuestos que mantienen un estado persistente y brindan 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 deseen diseñar, implementar y operar soluciones legales 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 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

• Para solicitar una formación personalizada para este curso, contáctenos para coordinar los detalles.

LangGraph 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.

Esta formación en vivo impartida por instructores (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de nivel intermedio y equipos de producto 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 atención 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 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 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.

Este curso práctico impartido por instructores (en línea o presencial) está dirigido a profesionales del marketing de nivel intermedio, estrategas de contenido y desarrolladores de automatización que desean implementar campañas de correo electrónico dinámicas con ramificaciones y pipelines de generación de contenido utilizando LangGraph.

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.
• Ejercicios basados en escenarios sobre personalización, segmentación y lógica de ramificación.

Opciones de Personalización del Curso

• Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, contáctenos para coordinar los detalles.

El curso Prototipado rápido práctico para robótica con ROS 2 y Docker es una formación práctica orientada a ayudar a los desarrolladores a construir, probar e implementar aplicaciones robóticas de forma eficiente. Los participantes aprenderán cómo contenerizar entornos de robótica, integrar paquetes de ROS 2 y prototipar sistemas robóticos modulares mediante el uso de Docker para garantizar reproducibilidad y escalabilidad. La formación 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 capacitación impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a participantes de nivel principiante e intermedio que deseen acelerar sus flujos de trabajo de desarrollo robótico utilizando ROS 2 y Docker.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Configurar un entorno de desarrollo con 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 de su implementación en hardware.
• Colaborar de manera efectiva mediante proyectos robóticos contenerizados.
• Aplicar conceptos de integración y despliegue continuos en las tuberías (pipelines) de desarrollo robótico.

Formato del curso

• Conferencias interactivas y demostraciones.
• Ejercicios prácticos con entornos ROS 2 y Docker.
• Mini-proyectos centrados en aplicaciones robásticas reales.

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contáctenos para organizar los detalles.

En esta formación en vivo dirigida por un instructor en Venezuela, los participantes aprenderán a comenzar a utilizar ROS en sus proyectos de robótica mediante el uso de herramientas de visualización y simulación robótica.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender los fundamentos 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 presencial impartida por un instructor en Venezuela (en línea o in situ) está dirigida a desarrolladores de robótica de nivel principiante, intermedio y potencialmente avanzado que desean aprender cómo usar ROS para programar robots móviles usando Python.

Al final de esta formación, los participantes podrán:

• 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 las herramientas y utilidades de ROS para monitorear y depurar aplicaciones de ROS.
• Usar paquetes y bibliotecas de ROS para realizar tareas comunes para robots móviles.
• Integrar ROS con otros marcos y herramientas.
• Resolución de problemas y depuración de aplicaciones de ROS.