Capacitación en línea de Large Language Models (LLMs) en Venezuela

Esta capacitación en vivo y con instructores en Venezuela (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de la alta dirección que desean comprender qué son los LLMs, explorar su impacto potencial en las operaciones empresariales y evaluar el uso práctico de herramientas de IA como ChatGPT, Microsoft Copilot o Grok para tareas del mundo real como creación de contenido, resumen de datos y apoyo a la toma de decisiones.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Comprender qué son los LLMs y cómo funcionan herramientas como ChatGPT y Copilot.
• Utilizar técnicas de indicación (prompting) para obtener resultados prácticos y confiables de los LLMs.
• Evaluar casos de uso reales como la redacción de correos electrónicos, el resumen de documentos y la automatización de productividad.
• Identificar oportunidades de inversión y aplicaciones estratégicas para la adopción de IA.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Venezuela (en línea o presencial) está dirigida a equipos de alta dirección que desean comprender el valor estratégico de los LLMs y las herramientas de IA empresarial. Los participantes explorarán cómo integrar estas herramientas en flujos de trabajo de alto nivel, redactar mejores «prompts» («indicaciones») y evaluar oportunidades para aumentar la productividad y el retorno de la inversión (ROI) mediante la adopción de IA.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender cómo funcionan los LLMs y cómo herramientas como ChatGPT y Copilot los aplican.
• Utilizar interacciones basadas en «prompts» para automatizar y acelerar tareas.
• Aplicar herramientas de IA a escenarios reales, como la redacción de correos electrónicos, el resumen de informes y la revisión de acuerdos.
• Evaluar los beneficios estratégicos, las limitaciones y las consideraciones de licencias para la adopción de LLMs.

Esta capacitación en vivo impartida por un instructor en Venezuela (en línea o presencial) está dirigida a investigadores de IA, científicos de datos y desarrolladores de nivel intermedio a avanzado que desean comprender, ajustar e implementar los Modelos de Lenguaje Grande de Meta AI para diversas aplicaciones de PLN.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Comprender la arquitectura y el funcionamiento de los Modelos de Lenguaje Grande de Meta AI.
• Configurar y ajustar LLMs de Meta AI para casos de uso específicos.
• Implementar aplicaciones basadas en LLM, como resumen de textos, chatbots y análisis de sentimiento.
• Optimizar y desplegar modelos de lenguaje grande de manera eficiente.

Esta capacitación en vivo con instructor en Venezuela (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de la IA de nivel intermedio, analistas de negocios y líderes tecnológicos que desean comprender los principios de la IA generativa y las aplicaciones de los LLM en entornos empresariales. Los participantes aprenderán sobre transformadores, ingeniería de instrucciones (prompt engineering) y consideraciones éticas en el despliegue de estos modelos para soluciones del mundo real.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Comprender los principios fundamentales de la IA generativa y los modelos de lenguaje grande.
• Implementar y ajustar LLM para aplicaciones empresariales específicas.
• Aplicar técnicas de ingeniería de instrucciones (prompt engineering) para obtener resultados óptimos del modelo.
• Identificar consideraciones éticas y gestionar riesgos en el despliegue de LLM.

Esta capacitación en vivo con instructor en Venezuela (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de IA de nivel intermedio, éticos, científicos de datos e ingenieros, así como a legisladores y partes interesadas que deseen comprender y navegar por el panorama ético de los LLMs.

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Identificar problemas y desafíos éticos asociados con los LLMs.
• Aplicar marcos y principios éticos a la implementación de LLMs.
• Evaluar el impacto social de los LLMs y mitigar posibles riesgos.
• Desarrollar estrategias para el desarrollo y uso responsable de la IA.

Esta formación en vivo con instructores en Venezuela (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de NLP de nivel intermedio, científicos de datos, creadores de contenido y traductores, así como a negocios globales que deseen utilizar LLMs para la traducción de idiomas y la creación de contenido multilingüe.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender los principios del aprendizaje y la traducción multilingües con LLMs.
• Implementar LLMs para traducir contenido entre varios idiomas.
• Crear y gestionar conjuntos de datos multilingües para entrenar LLMs.
• Desarrollar estrategias para mantener la consistencia y la calidad en la traducción.

Esta formación en vivo dirigida por un instructor en Venezuela (en línea o presencial) está destinada a analistas financieros, científicos de datos y profesionales de las inversiones de nivel intermedio que deseen aprovechar los LLMs para el análisis y la predicción de los mercados financieros.

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Comprender la aplicación de los LLMs en el análisis de los mercados financieros.
• Utilizar LLMs para procesar noticias financieras, informes y datos con el fin de obtener conocimiento del mercado.
• Desarrollar modelos predictivos para precios de acciones, tendencias del mercado e indicadores económicos.
• Integrar los conocimientos derivados de los LLMs en los procesos de toma de decisiones de inversión.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Venezuela (en línea o presencial) está dirigida a científicos e investigadores ambientales de nivel intermedio, analistas de datos, responsables de formular políticas y defensores del medio ambiente que deseen utilizar LLMs para el modelado y análisis ambiental.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender la aplicación de los LLMs en las ciencias ambientales.
• Utilizar LLMs para analizar y modelar datos ambientales.
• Interpretar las salidas de los LLMs para evaluaciones del impacto ambiental.
• Comunicar eficazmente los hallazgos para informar sobre políticas y esfuerzos de conservación.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Venezuela (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores de VR y AR, diseñadores de juegos e ingenieros de IA de nivel intermedio que deseen incorporar LLMs en aplicaciones de VR y AR para crear entornos más atractivos y receptivos.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender el papel de los LLMs en la creación de experiencias inmersivas de VR y AR.
• Desarrollar aplicaciones de VR y AR que utilicen LLMs para diálogos interactivos y creación de contenido.
• Integrar LLMs con herramientas de desarrollo de VR y AR para mejorar el compromiso del usuario.
• Aplicar las mejores prácticas para diseñar narrativas e interacciones impulsadas por IA en espacios virtuales.

Esta formación en vivo con instructores en Venezuela (en línea o presencial) está dirigida a científicos de datos, ingenieros de aprendizaje automático y desarrolladores de software de nivel intermedio que deseen aplicar Modelos de Lenguaje Grande (LLM) a datos multimodales para aplicaciones avanzadas de IA.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los principios del aprendizaje multimodal con LLM.
• Implementar LLM para procesar y analizar datos de texto, imagen y audio.
• Desarrollar aplicaciones que aprovechen las ventajas de la integración de datos multimodales.
• Evaluar el rendimiento de sistemas LLM multimodales.

Esta formación en vivo impartida por instructores en Venezuela (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de ciberseguridad y científicos de datos de nivel intermedio que deseen utilizar LLMs para mejorar las medidas de seguridad e inteligencia sobre amenazas.

Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender el papel de los LLMs en la ciberseguridad.
• Implementar LLMs para la detección y análisis de amenazas.
• Utilizar LLMs para la automatización y respuesta de seguridad.
• Integrar LLMs con la infraestructura de seguridad existente.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Venezuela (en línea o presencial) está dirigida a científicos de datos y analistas de negocios de nivel intermedio que desean utilizar modelos de lenguaje grande (LLMs) para prever tendencias y comportamientos en diversas industrias.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los fundamentos de los LLMs y su papel en el análisis predictivo.
• Implementar LLMs para analizar y pronosticar datos en diversas industrias.
• Evaluar la efectividad de los modelos predictivos utilizando LLMs.
• Integrar LLMs con las canalizaciones existentes de procesamiento de datos.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en <ubic> (en línea o presencial) está dirigida a científicos de datos de nivel intermedio que desean adquirir una comprensión integral y habilidades prácticas tanto en Modelos de Lenguaje Grande (LLM) como en Aprendizaje por Refuerzo (RL).

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender los componentes y la funcionalidad de los modelos transformadores.
• Optimizar y ajustar específicamente los LLM para tareas y aplicaciones concretas.
• Comprender los principios fundamentales y las metodologías del aprendizaje por refuerzo.
• Aprender cómo las técnicas de aprendizaje por refuerzo pueden mejorar el rendimiento de los LLM.

Esta capacitación en vivo con instructor en Venezuela (en línea o presencial) está dirigida a creadores de contenido, profesionales del marketing y tecnólogos educativos de nivel intermedio que desean aprovechar el poder de los LLMs para generar contenido de alta calidad, diverso e interactivo en diversos campos.

Al final de esta capacitación, los participantes podrán:

• Comprender las capacidades de los LLMs y su aplicación en la generación de contenido.
• Configurar y utilizar LLMs para generar distintos tipos de contenido.
• Aplicar las mejores prácticas para el uso de prompts y el ajuste fino (fine-tuning) de LLMs con el fin de producir los resultados deseados.
• Evaluar la calidad del contenido generado por IA y refinarlo para audiencias específicas.
• Explorar técnicas avanzadas para la generación de contenido creativo y multimodal con LLMs.

Esta formación en vivo dirigida por un instructor en Venezuela (en línea o presencial) está orientada a educadores, profesionales de EdTech e investigadores con diversos niveles de experiencia y especialización que desean aprovechar los LLM para crear experiencias educativas personalizadas.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender la arquitectura y las capacidades de los LLM.
• Identificar oportunidades de personalización en el contenido educativo utilizando LLM.
• Diseñar plataformas de aprendizaje adaptativo que utilicen LLM para la personalización del contenido.
• Implementar estrategias impulsadas por LLM para mejorar el compromiso estudiantil y los resultados de aprendizaje.
• Evaluar la efectividad de los LLM en entornos educativos y tomar decisiones basadas en datos para las

Esta formación en vivo, guiada por un instructor en Venezuela (en línea o presencial), está dirigida a profesionales de aprendizaje automático y desarrolladores de IA de nivel intermedio que deseen ajustar e implementar modelos de pesos abiertos como LLaMA, Mistral y Qwen para aplicaciones comerciales específicas o internas.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender el ecosistema y las diferencias entre los LLMs de código abierto.
• Preparar conjuntos de datos y configuraciones de ajuste fino para modelos como LLaMA, Mistral y Qwen.
• Ejecutar pipelines de ajuste fino utilizando Hugging Face Transformers y PEFT.
• Evaluar, guardar e implementar los modelos ajustados en entornos seguros.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Venezuela (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores de software y científicos de datos de nivel principiante a intermedio que deseen implementar LLMs en sistemas de reconocimiento y síntesis de voz.

Al final de esta formación, los participantes podrán:

• Comprender el papel de los LLMs en las tecnologías de voz.
• Implementar LLMs para un reconocimiento de voz preciso y una síntesis de habla natural.
• Integrar LLMs con motores de reconocimiento de voz y sintetizadores de habla.
• Evaluar y mejorar el rendimiento de los sistemas de voz utilizando LLMs.
• Mantenerse al día con las tendencias actuales y las direcciones futuras en las tecnologías de voz.

Esta formación en vivo dirigida por un instructor en Venezuela (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de atención al cliente y TI de nivel principiante a intermedio que desean implementar LLMs para crear chatbots de atención al cliente responsivos e inteligentes.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender los fundamentos y la arquitectura de los Modelos de Lenguaje Grande (LLM).
• Diseñar e integrar LLMs en sistemas de atención al cliente.
• Mejorar la capacidad de respuesta y la experiencia del usuario de los chatbots.
• Afrontar consideraciones éticas y garantizar el cumplimiento con las normas de la industria.
• Desplegar y mantener un chatbot basado en LLM para aplicaciones del mundo real.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Venezuela (en línea o presencial) está dirigida a científicos de datos e ingenieros de IA de nivel intermedio que desean ajustar finamente modelos de lenguaje grandes de manera más económica y eficiente mediante métodos como LoRA, Ajuste con Adaptadores (Adapter Tuning) y Ajuste con Prefijos (Prefix Tuning).

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender la teoría subyacente a los enfoques de ajuste fino eficiente en parámetros.
• Implementar LoRA, Ajuste con Adaptadores y Ajuste con Prefijos utilizando Hugging Face PEFT.
• Comparar los compromisos entre rendimiento y costo de los métodos PEFT frente al ajuste fino completo.
• Desplegar y escalar LLM ajustados finamente con requisitos reducidos de cómputo y almacenamiento.

Esta formación en vivo dirigida por un instructor en Venezuela (en línea o presencial) está destinada a ingenieros de aprendizaje automático de nivel intermedio a avanzado, desarrolladores de inteligencia artificial y científicos de datos que deseen aprender a utilizar QLoRA para ajustar finamente grandes modelos de manera eficiente con fines específicos y personalización.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender la teoría detrás de QLoRA y las técnicas de cuantificación para LLMs.
• Implementar QLoRA en el ajuste fino de grandes modelos de lenguaje para aplicaciones específicas del dominio.
• Optimizar el rendimiento del ajuste fino en recursos computacionales limitados mediante la cuantificación.
• Desplegar y evaluar modelos ajustados finamente en aplicaciones del mundo real de manera eficiente.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Venezuela (en línea o presencial) está dirigida a profesionales intermedios de datos y marketing que deseen aplicar LLMs para analizar e interpretar el sentimiento público a partir de diversas fuentes de texto, como publicaciones en redes sociales, reseñas de productos y comentarios de clientes.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los principios del análisis de sentimiento y su aplicación mediante LLMs.
• Preprocesar y preparar conjuntos de datos para el análisis de sentimiento.
• Entrenar y ajustar modelos de lenguaje grande (LLMs) para reflejar con precisión el sentimiento en el texto.
• Analizar el sentimiento en tiempo real a partir de redes sociales y otras fuentes de texto.
• Integrar los hallazgos del análisis de sentimiento en las estrategias empresariales y los procesos de toma de decisiones.

Esta capacitación en vivo, impartida por instructores (en línea o presencial) es para desarrolladores de software y redactores técnicos de nivel intermedio que desean aprovechar los LLM para optimizar su flujo de trabajo de codificación y crear documentación detallada e integral.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Comprender el papel de los LLM en la automatización de la generación de código y la documentación de software.
• Utilizar los LLM para crear fragmentos de código y documentación precisos y eficientes.
• Integrar los LLM en su ciclo de vida de desarrollo de software para mejorar la productividad.
• Mantener estándares de documentación de alta calidad mediante herramientas automatizadas.
• Dirección a consideraciones éticas y mejores prácticas para el uso de inteligencia artificial en el desarrollo de software.

Esta formación presencial, impartida por un instructor, en Venezuela (en línea o in situ), está dirigida a profesionales empresariales y analistas de datos de nivel intermedio que deseen aprovechar el poder de los LLMs para extraer información valiosa para la empresa.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los fundamentos y las aplicaciones de los LLMs en el contexto de la inteligencia empresarial.
• Aplicar LLMs para analizar grandes conjuntos de datos y extraer información significativa.
• Integrar análisis impulsados por LLMs en los procesos estratégicos de toma de decisiones empresariales.
• Evaluar las consideraciones éticas y las mejores prácticas para el uso de LLMs en el ámbito empresarial.
• Anticiparse a las tendencias futuras de la IA y prepararse para el panorama en evolución de la inteligencia empresarial.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en <ubicación> (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores y científicos de datos de nivel intermedio a avanzado que deseen dominar LlamaIndex para desarrollar aplicaciones innovadoras impulsadas por LLM.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Configurar y ajustar LlamaIndex para su uso con LLM.
• Indexar y consultar conjuntos de datos personalizados mediante LlamaIndex para mejorar la funcionalidad del LLM.
• Diseñar y desarrollar aplicaciones sofisticadas que utilicen LlamaIndex y LLM.
• Comprender y aplicar las mejores prácticas para trabajar con LLM y LlamaIndex.
• Navegar por las consideraciones éticas involucradas en el despliegue de aplicaciones impulsadas por LLM.

Esta formación en vivo con instrucción presencial en Venezuela (en línea o in situ) está dirigida a investigadores de IA de nivel intermedio, profesionales del aprendizaje automático y científicos de datos que desean utilizar LlamaIndex para mejorar las capacidades de los modelos de IA, haciéndolos más precisos y confiables para diversas aplicaciones.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los principios y componentes de LlamaIndex.
• Ingerir y estructurar datos para su uso con LLM.
• Implementar el aumento de contexto para mejorar el rendimiento del modelo de IA.
• Integrar LlamaIndex en sistemas y flujos de trabajo de IA existentes.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Venezuela (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel intermedio que desean aprovechar el poder de la ingeniería de prompts y el aprendizaje con pocos ejemplos para optimizar el rendimiento de los LLM en aplicaciones del mundo real.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender los principios de la ingeniería de prompts y el aprendizaje con pocos ejemplos.
• Diseñar prompts efectivos para diversas tareas de PLN.
• Aprovechar las técnicas de pocos ejemplos para adaptar LLM con mínimos datos.
• Optimizar el rendimiento de los LLM para aplicaciones prácticas.

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.

Esta formación en vivo, impartida por instructores (en línea o presencial), está dirigida a ingenieros de nivel avanzado, especialistas en IA y líderes de localización desean implementar sistemas de modelos de lenguaje grande (LLM) para traducción automatizada, evaluación de calidad y gobernanza empresarial.

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Construir canales de localización con LLM a nivel empresarial que integren modelos abiertos y propietarios.
• Implementar flujos de trabajo automatizados de garantía de calidad (QA) y métricas de calidad para la consistencia en la traducción.
• Establecer marcos de gobernanza y aprobación para la producción de contenido multilingüe.
• Desplegar sistemas de localización basados en LLM, escalables y auditables, en entornos seguros.

IA para SQL es la aplicación de inteligencia artificial y modelos de lenguaje amplios (LLMs, por sus siglas en inglés) para automatizar, optimizar y mejorar la forma en que se generan, ejecutan e interpretan las consultas SQL dentro de entornos empresariales de datos.

Esta formación en vivo dirigida por un instructor (en línea o presencial) está orientada a ingenieros de datos y líderes técnicos de nivel intermedio que desean integrar capacidades de IA en sus flujos de trabajo con SQL para habilitar consultas mediante lenguaje natural, optimización inteligente y análisis automático de datos.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Integrar LLMs como GPT, DeepSeek, LLaMA, Qwen y Mistral en entornos SQL.
• Construir flujos de trabajo que convierten lenguaje natural a SQL para acceso conversacional a datos.
• Implementar optimización de consultas y detección de errores impulsadas por IA.
• Diseñar flujos de trabajo IA-SQL seguros y auditables para uso empresarial.

Formato del Curso

• Conferencia interactiva y discusión en grupo.
• Amplia cantidad 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 coordinarlo.

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.

Vertex AI ofrece herramientas potentes para construir flujos de trabajo de LLM multimodales que integran datos de texto, audio e imagen en una única canalización. Con soporte para ventanas de contexto largas y parámetros de la API de Gemini, habilita aplicaciones avanzadas en planificación, razonamiento e inteligencia entre modos.

Esta formación en vivo con instructor (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel intermedio a avanzado que deseen diseñar, construir y optimizar flujos de trabajo de IA multimodal en Vertex AI.

Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:

• Aprovechar los modelos Gemini para entradas y salidas multimodales.
• Implementar flujos de trabajo de contexto largo para razonamiento complejo.
• Diseñar canalizaciones que integren el análisis de texto, audio e imagen.
• Optimizar los parámetros de la API de Gemini para lograr eficiencia en rendimiento y costos.

Formato del curso

• Clase interactiva y discusión.
• Talleres prácticos con flujos de trabajo multimodales.
• Ejercicios basados en proyectos para casos de uso aplicados de multimodalidad.

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.

Esta formación en vivo, impartida por instructores (en línea o presencial), está dirigida a desarrolladores de IA y especialistas en localización de nivel intermedio que deseen diseñar tuberías de traducción escalables y automatizadas utilizando tanto modelos propietarios como de código abierto.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Diseñar e implementar flujos de trabajo de traducción utilizando frameworks y API modernas para LLMs.
• Integrar modelos de código abierto y comerciales en sistemas de traducción escalables.
• Optimizar la calidad de la traducción mediante ajuste fino, ingeniería de prompts y automatización.
• Implementar infraestructura de traducción rentable y conforme a normativas para entornos empresariales.

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.

Esta formación en vivo dirigida por instructores en Venezuela (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores de nivel intermedio que desean aprender cómo utilizar la IA generativa con LLM para diversas tareas y dominios.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Explicar qué es la IA generativa y cómo funciona.
• Describir la arquitectura de transformadores que impulsa los LLM.
• Utilizar leyes de escalado empíricas para optimizar los LLM según distintas tareas y restricciones.
• Aplicar herramientas y métodos de vanguardia para entrenar, afinar e implementar LLM.
• Analizar las oportunidades y riesgos de la IA generativa para la sociedad y los negocios.

Los modelos de lenguaje grandes (LLM) y los marcos de agentes autónomos, como AutoGen y CrewAI, están redefiniendo la forma en que los equipos de DevOps automatizan tareas como el seguimiento de cambios, la generación de pruebas y la clasificación de alertas, simulando una colaboración y toma de decisiones similares a las humanas.

Esta formación en vivo con instructor (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de nivel avanzado que deseen diseñar e implementar flujos de trabajo de automatización DevOps impulsados por modelos de lenguaje grandes (LLM) y sistemas multiagente.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Integrar agentes basados en LLM en flujos de trabajo CI/CD para una automatización inteligente.
• Automatizar la generación de pruebas, el análisis de commits y el resumen de cambios utilizando agentes.
• Coordinar múltiples agentes para clasificar alertas, generar respuestas y proporcionar recomendaciones DevOps.
• Construir flujos de trabajo seguros y mantenibles impulsados por agentes mediante marcos de código abierto.

Formato del curso

• Clase 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, contáctenos para coordinarlo.

Postgres es una base de datos relacional avanzada y de código abierto que puede servir como base para sistemas impulsados por inteligencia artificial y aplicaciones de inteligencia de datos.

Esta formación en vivo con instructor (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de bases de datos y desarrolladores de nivel intermedio que desean integrar, gestionar y optimizar capacidades de IA directamente dentro de Postgres.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Configurar y personalizar las extensiones de Postgres para cargas de trabajo de IA.
• Implementar embeddings y búsqueda de similitud utilizando pgvector.
• Integrar modelos de lenguaje grandes (LLMs) de código abierto y propietarios con Postgres para obtener información en tiempo real.
• Optimizar Postgres para manejar consultas y flujos de trabajo impulsados por IA.

Formato del curso

• Conferencia interactiva y discusión.
• Muchas 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, contáctenos para coordinar.

Esta capacitación en vivo impartida por un instructor en Venezuela (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores de IA, arquitectos y gerentes de producto de nivel intermedio a avanzado que desean identificar y mitigar los riesgos asociados con las aplicaciones potenciadas por LLM, como la inyección de instrucciones (prompt injection), filtración de datos y salidas no filtradas, al mismo tiempo que incorporan controles de seguridad como la validación de entradas, supervisión humana en el ciclo y barreras de protección en la salida.

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Comprender las vulnerabilidades centrales de los sistemas basados en LLM.
• Aplicar principios de diseño seguro a la arquitectura de aplicaciones con LLM.
• Utilizar herramientas como Guardrails AI y LangChain para validación, filtrado y seguridad.
• Integrar técnicas como el aislamiento en sandbox, pruebas de equipo rojo (red teaming) y revisión humana en el ciclo dentro de pipelines de nivel de producción.

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.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Venezuela (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel intermedio a avanzado que deseen personalizar modelos preentrenados para tareas y conjuntos de datos concretos.

A finales de esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los principios del ajuste fino y sus aplicaciones.
• Preparar conjuntos de datos para el ajuste fino de modelos preentrenados.
• Ajustar finamente modelos de lenguaje grandes (LLM) para tareas de PLN (Procesamiento del Lenguaje Natural).
• Optimizar el rendimiento del modelo y abordar los desafíos comunes.

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.

LLMs para la comprensión, refactorización y documentación de código es un curso técnico centrado en la aplicación de modelos de lenguaje grandes (LLMs) para mejorar la calidad del código, reducir la deuda técnica y automatizar tareas de documentación en equipos de software.

Esta formación en vivo con instructores (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de software de nivel intermedio a avanzado que desean utilizar LLMs como GPT para analizar, refactorizar y documentar bases de código complejas o heredadas de manera más efectiva.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Utilizar LLMs para explicar el código, las dependencias y la lógica en repositorios desconocidos.
• Identificar y refactorizar antipatrones y mejorar la legibilidad del código.
• Generar y mantener automáticamente comentarios en línea, archivos README y documentación de API.
• Integrar los conocimientos derivados del uso de LLMs en los flujos de trabajo existentes de CI/CD y revisión de código.

Formato del curso

• Clase interactiva y discusión.
• Muchas actividades prácticas y ejercicios.
• 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.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Venezuela (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.

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.

Esta formación presencial impartida por un instructor en Venezuela (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores de nivel principiante e intermedio que deseen utilizar Modelos de Lenguaje Grande para diversas tareas de lenguaje natural.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Configurar un entorno de desarrollo que incluya un LLM de uso común.
• Crear un LLM básico y ajustarlo finamente (fine-tuning) sobre un conjunto de datos personalizado.
• Utilizar LLM para distintas tareas de lenguaje natural, como la resumización de textos, la respuesta a preguntas, la generación de texto y otras aplicaciones.
• Depurar y evaluar LLM utilizando herramientas como TensorBoard, PyTorch Lightning y Hugging Face Datasets.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Venezuela (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros y arquitectos de nivel intermedio que deseen utilizar Tencent Hunyuan para desplegar modelos grandes y MoE con menor latencia, mayor capacidad de procesamiento (throughput) y mejor control de costos.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán: explicar patrones de despliegue de Hunyuan en producción, optimizar el rendimiento de la inferencia, implementar estrategias de agrupamiento (batching) y cuantificación, y planificar operaciones de servicio escalables.

Esta capacitación en vivo impartida por un instructor en Venezuela (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores de nivel intermedio, equipos técnicos de producto y profesionales de IA que desean utilizar los modelos Hunyuan para crear aplicaciones multimodales para la generación y entrega de imágenes, 3D y video.

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de: construir flujos de trabajo basados en mensajes, generar y revisar activos multimodales, servir las salidas a través de aplicaciones o APIs, y conectar las capacidades de Hunyuan con las pilas de productos empresariales.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Venezuela (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de la IA de nivel principiante, intermedio o avanzado que desean utilizar MCP para conectar asistentes de IA con herramientas externas, datos y servicios empresariales.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de: explicar los conceptos de MCP, identificar los componentes clave de la arquitectura, configurar una integración básica y aplicar buenas prácticas de seguridad.

Esta capacitación en vivo impartida por un instructor en Venezuela (en línea o presencial) está dirigida a arquitectos empresariales de nivel intermedio que deseen utilizar el Protocolo de Contexto del Modelo para diseñar plataformas de integración de agentes seguras, escalables y gobernables en entornos empresariales.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán: explicar la arquitectura y los patrones empresariales de MCP, diseñar plataformas de integración seguras, aplicar gobernanza y controles de acceso, y evaluar las opciones de implementación y escalado.

Este entrenamiento en vivo dirigido por instructores en Venezuela (en línea o presencial) está dirigido a desarrolladores, arquitectos e ingenieros de plataforma de nivel intermedio que desean utilizar MCP para construir servidores y clientes confiables para despliegue y operaciones empresariales.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes serán capaces de: explicar la arquitectura de MCP en la práctica, construir integraciones listas para producción, desplegar y observar servicios MCP, y aplicar patrones de versionado, resiliencia y soporte.

Esta capacitación en vivo impartida por instructores en Venezuela (en línea o presencial) está dirigida a líderes de TI de nivel intermedio, profesionales del cumplimiento normativo, equipos de seguridad y arquitectos empresariales que desean utilizar principios e prácticas de gobernanza de IA soberana para diseñar entornos de IA que protejan datos sensibles, cumplan con los requisitos de localización y reduzcan la dependencia de proveedores.

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de: explicar conceptos de IA soberana, evaluar opciones de alojamiento y gobernanza, definir controles para las solicitudes (prompts) y registros, y crear una hoja de ruta práctica de adopción.