SDK CANN para Pipelines de Visión Artificial y PNL
El SDK CANN (Arquitectura de Computación para Redes Neuronales) ofrece potentes herramientas de implementación y optimización para aplicaciones de IA en tiempo real en los campos de la visión artificial y el procesamiento del lenguaje natural (PNL), especialmente en hardware Ascend de Huawei.
Esta capacitación en vivo, impartida por instructores (en línea o en sitio), está dirigida a profesionales de IA de nivel intermedio que deseen construir, implementar y optimizar modelos de visión y lenguaje utilizando el SDK CANN para casos de uso en entornos productivos.
Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:
- Implementar y optimizar modelos de visión artificial y PNL mediante CANN y AscendCL.
- Utilizar las herramientas de CANN para convertir modelos e integrarlos en pipelines en vivo.
- Optimizar el rendimiento de inferencia para tareas como detección, clasificación y análisis de sentimientos.
- Desarrollar pipelines en tiempo real de visión artificial y PNL para escenarios de implementación en el borde o en la nube.
Formato del Curso
- Clase magistral interactiva y demostraciones.
- Prácticas de laboratorio con implementación de modelos y perfilado de rendimiento.
- Diseño de pipelines en vivo utilizando casos reales de visión artificial y PNL.
Opciones de Personalización del Curso
- Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, contáctenos para coordinar los detalles.
Temario del curso
Introducción a la implementación de modelos de visión artificial y PNL con CANN
- Ciclo de vida del modelo de IA: desde el entrenamiento hasta la implementación.
- Consideraciones clave de rendimiento para la visión artificial y la PNL en tiempo real.
- Visión general de las herramientas del SDK CANN y su rol en la integración de modelos.
Preparación de modelos de visión artificial y PNL
- Exportación de modelos desde PyTorch, TensorFlow y MindSpore.
- Manejo de entradas y salidas de modelos para tareas de imagen y texto.
- Uso de ATC para convertir modelos al formato OM.
Implementación de pipelines de inferencia con AscendCL
- Ejecución de inferencias de visión artificial y PNL mediante la API AscendCL.
- Pipelines de preprocesamiento: redimensionamiento de imágenes, tokenización y normalización.
- Postprocesamiento: cuadros delimitadores, puntuaciones de clasificación y salida de texto.
Técnicas de optimización de rendimiento
- Perfilado de modelos de visión artificial y PNL con herramientas CANN.
- Reducción de latencia mediante precisión mixta y ajuste por lotes (batch tuning).
- Gestión de memoria y recursos computacionales para tareas de streaming.
Casos de uso en visión artificial
- Estudio de caso: detección de objetos para sistemas inteligentes de vigilancia.
- Estudio de caso: inspección de calidad visual en la manufactura.
- Construcción de pipelines de análisis de video en tiempo real en Ascend 310.
Casos de uso en PNL
- Estudio de caso: análisis de sentimientos y detección de intenciones.
- Estudio de caso: clasificación y resumen de documentos.
- Integración en tiempo real de PNL con APIs REST y sistemas de mensajería.
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Conocimientos básicos de aprendizaje profundo aplicados a la visión artificial o a la PNL.
- Experiencia con Python y frameworks de IA como TensorFlow, PyTorch o MindSpore.
- Comprensión básica de los flujos de trabajo de implementación o inferencia de modelos.
Público Objetivo
- Profesionales de visión artificial y PNL que utilizan la plataforma Ascend de Huawei.
- Científicos de datos e ingenieros de IA que desarrollan modelos de percepción en tiempo real.
- Desarrolladores que integran pipelines CANN en sectores como manufactura, vigilancia o análisis de medios.
Los cursos públicos requieren más de 5 participantes.
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- Clases interactivas con discusión.
- Numerosos ejercicios y prácticas.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
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Formato del curso
- Clase interactiva y discusión guiada.
- Laboratorios dirigidos y recorrido por el código en un entorno de pruebas (sandbox).
- Ejercicios basados en escenarios sobre diseño, prueba y evaluación.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, contáctenos para coordinarla.
LangGraph en el sector salud: orquestación de flujos de trabajo para entornos regulados
35 HorasLangGraph habilita flujos de trabajo con estado y múltiples actores impulsados por modelos de lenguaje de gran escala (LLM), ofreciendo control preciso sobre las rutas de ejecución y la persistencia del estado. En el sector salud, estas capacidades son esenciales para garantizar el cumplimiento normativo, la interoperabilidad y la construcción de sistemas de apoyo a la toma de decisiones que se alineen con los flujos clínicos.
Esta capacitación impartida por un instructor, en vivo (en línea o presencial), está dirigida a profesionales de nivel intermedio a avanzado que deseen diseñar, implementar y gestionar soluciones basadas en LangGraph en el sector salud, abordando simultáneamente desafíos regulatorios, éticos y operativos.
Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:
- Diseñar flujos de trabajo específicos para el sector salud con LangGraph, teniendo en cuenta el cumplimiento normativo y la auditabilidad.
- Integrar aplicaciones de LangGraph con ontologías y estándares médicos (FHIR, SNOMED CT, ICD).
- Aplicar mejores prácticas para garantizar la confiabilidad, la trazabilidad y la explicabilidad en entornos sensibles.
- Implementar, monitorear y validar aplicaciones de LangGraph en entornos productivos del sector salud.
Formato del curso
- Clases interactivas y discusiones guiadas.
- Ejercicios prácticos basados en casos de estudio del mundo real.
- Prácticas de implementación en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, contáctenos para coordinar.
LangGraph para Aplicaciones Legales
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Esta capacitación impartida por un instructor en vivo (en línea o en sitio) está dirigida a profesionales de nivel intermedio a avanzado que deseen diseñar, implementar y operar soluciones legales basadas en LangGraph, garantizando los controles necesarios en materia de cumplimiento, trazabilidad y gobernanza.
Al finalizar esta capacitación, los participantes estarán en capacidad de:
- Diseñar flujos de trabajo específicos para el ámbito legal utilizando LangGraph, asegurando la auditabilidad y el cumplimiento normativo.
- Integrar ontologías legales y estándares documentales en el estado y procesamiento del gráfico.
- Implementar medidas de protección, aprobaciones con intervención humana y rutas de decisión trazables.
- Desplegar, monitorear y mantener servicios LangGraph en entornos de producción, con controles de observabilidad y costos.
Formato del curso
- Exposición interactiva y discusión grupal.
- Abundantes 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, por favor contáctenos para coordinar la logística.
Construcción de flujos de trabajo dinámicos con LangGraph y agentes LLM
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Esta formación en vivo impartida por un instructor (en línea o en las instalaciones) está dirigida a ingenieros y equipos de productos de nivel intermedio 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 enrutamiento condicional, reintentos y alternativas para garantizar una ejecución robusta.
- Integrar recuperación de datos, APIs y salidas estructuradas en los bucles de los agentes.
- Evaluar, monitorear y robustecer el comportamiento de los agentes para garantizar fiabilidad y seguridad.
Formato del curso
- Clase interactiva y discusión guiada.
- Talleres prácticos y recorrido por el código en un entorno sandbox.
- Ejercicios de diseño basados en escenarios y revisiones entre compañeros.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contáctenos para coordinarla.
LangGraph para la Automatización de Marketing
14 HorasLangGraph es un framework de orquestación basado en grafos que permite flujos de trabajo condicionales y multi-paso con modelos de lenguaje de gran escala (LLM) y herramientas, ideal para automatizar y personalizar pipelines de contenido.
Esta capacitación impartida por un instructor, en vivo (en línea o presencial), está dirigida a profesionales de marketing de nivel intermedio, estrategas de contenido y desarrolladores de automatización que deseen implementar campañas de correo electrónico dinámicas y ramificadas, así como pipelines de generación de contenido utilizando LangGraph.
Al finalizar esta capacitación, los participantes estarán capacitados para:
- Diseñar flujos de trabajo de contenido y correo electrónico estructurados en grafos con lógica condicional.
- Integrar LLM, APIs y fuentes de datos para la personalización automatizada.
- Gestionar el estado, la memoria y el contexto en campañas multi-paso.
- Evaluar, monitorear y optimizar el rendimiento de los flujos de trabajo y los resultados de entrega.
Formato del curso
- Conferencias interactivas y discusiones grupales.
- Pruebas prácticas para implementar flujos de trabajo de correo electrónico y pipelines de contenido.
- Ejercicios basados en escenarios sobre personalización, segmentación y lógica ramificada.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, contáctenos para coordinarlo.
Le Chat Enterprise: ChatOps Privado, Integraciones y Controles de Administración
14 HorasLe Chat Enterprise es una solución privada de ChatOps que ofrece capacidades de IA conversacional seguras, personalizables y gobernadas para organizaciones, con soporte para RBAC, SSO, conectores e integraciones con aplicaciones empresariales.
Esta capacitación presencial, impartida por un instructor (en línea o en sitio), está dirigida a gerentes de producto de nivel intermedio, líderes de TI, ingenieros de soluciones y equipos de seguridad y cumplimiento que deseen desplegar, configurar y gobernar Le Chat Enterprise en entornos empresariales.
Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:
- Configurar y establecer Le Chat Enterprise para implementaciones seguras.
- Habilitar controles basados en RBAC, SSO y requisitos de cumplimiento.
- Integrar Le Chat con aplicaciones empresariales y repositorios de datos.
- Diseñar e implementar manuales de gobernanza y administración para ChatOps.
Formato del curso
- Clases interactivas con debates y discusiones.
- Numerosos ejercicios prácticos y sesiones de entrenamiento.
- Implementación práctica en un laboratorio en vivo.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, por favor contáctenos para coordinar los detalles.
Python y Aprendizaje Profundo con OpenCV 4
14 HorasEste curso, impartido por un instructor en vivo en Colombia (en línea o en sitio), está dirigido a ingenieros de software que deseen programar en Python con OpenCV 4 para aprendizaje profundo.
Al finalizar este entrenamiento, los participantes podrán:
- Visualizar, cargar y clasificar imágenes y videos utilizando OpenCV 4.
- Implementar aprendizaje profundo en OpenCV 4 con TensorFlow y Keras.
- Ejecutar modelos de aprendizaje profundo y generar informes de alto impacto a partir de imágenes y videos.
Vision Builder para Inspección Automatizada
35 HorasEsta capacitación impartida por un instructor en vivo en Colombia (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel intermedio que desean utilizar Vision Builder AI para diseñar, implementar y optimizar sistemas de inspección automatizada para procesos de tecnología de montaje superficial (SMT).
Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:
- Configurar y establecer inspecciones automatizadas utilizando Vision Builder AI.
- Adquirir y preprocesar imágenes de alta calidad para su análisis.
- Implementar decisiones basadas en lógica para la detección de defectos y la validación de procesos.
- Generar informes de inspección y optimizar el rendimiento del sistema.