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Duración 14 horas
Temario del curso
Introducción al ecosistema de Mistral AI
- Resumen de los modelos de Mistral (Medium 3, Le Chat Enterprise, Devstral)
- Posicionamiento en el ecosistema de IA de agentes
- Características clave y diferenciadores
Principios de diseño de agentes
- Qué constituye un agente de IA
- Definición de roles, memoria y herramientas del agente
- Agentes empresariales frente a agentes centrados en el desarrollador
Trabajo práctico con Mistral Medium 3
- Configuración y ajuste del modelo
- Ajuste y optimización de inferencia
- Flujos de trabajo multimodales y de codificación
Construcción con Devstral
- Diseño de agentes centrados en el código
- Integración de Devstral para la comprensión de código
- Mejores prácticas para asistentes de ingeniería
Integración de Le Chat Enterprise
- Despliegue de Le Chat para agentes empresariales
- Integración de RBAC, SSO y cumplimiento normativo
- Conexión de aplicaciones y almacenes de datos empresariales
Flujos de trabajo de agentes de extremo a extremo
- Combinación de Mistral Medium 3, Devstral y Le Chat
- Construcción de flujos de trabajo multi-herramienta (conectores, APIs, fuentes de datos)
- Anclaje (Grounding) y patrones de RAG
Despliegue y gobernanza
- Autoalojamiento frente a despliegue por API
- Monitoreo, registro y observabilidad
- Consideraciones de costo, rendimiento y cumplimiento normativo
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Conocimiento de la programación en Python.
- Experiencia con flujos de trabajo de aprendizaje automático.
- Conocimiento de las API e integración de modelos.
Público objetivo
- Ingenieros de IA.
- Arquitectos de soluciones.
- Equipos de ML aplicado.
- Desarrolladores de producto.
