SDK CANN para Pipelines de Visión Artificial y PNL

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

Esta capacitación presencial o en línea, impartida por un instructor, está dirigida a ingenieros de plataformas de IA de nivel avanzado, profesionales de DevOps para IA y arquitectos de ML que deseen optimizar, depurar, monitorear y operar sistemas LangGraph listos para producción.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Diseñar y optimizar topologías complejas de LangGraph para lograr mayor velocidad, reducir costos y mejorar la escalabilidad.
• Garantizar la fiabilidad mediante reintentos, tiempos de espera, idempotencia y recuperación basada en puntos de control.
• Depurar y rastrear la ejecución de grafos, inspeccionar el estado y reproducir sistemáticamente problemas ocurridos en producción.
• Instrumentar los grafos con registros, métricas y trazas, desplegarlos en producción y monitorear los acuerdos de nivel de servicio (SLA) y los costos.

Formato del curso

• Clases magistrales interactivas y sesiones de discusión.
• Numerosos ejercicios y prácticas.
• 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 coordinarlo.

Este entrenamiento en vivo, impartido por un instructor en Colombia (en línea o en sitio), está dirigido al personal de fuerzas del orden de nivel principiante que desea pasar del dibujo manual de rostros a la utilización de herramientas de IA para desarrollar sistemas de reconocimiento facial.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes serán capaces de:

• Comprender los fundamentos de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático.
• Aprender los conceptos básicos del procesamiento de imágenes digitales y su aplicación en el reconocimiento facial.
• Desarrollar habilidades en el uso de herramientas y frameworks de IA para crear modelos de reconocimiento facial.
• Adquirir experiencia práctica en la creación, entrenamiento y prueba de sistemas de reconocimiento facial.
• Comprender las consideraciones éticas y las mejores prácticas en el uso de la tecnología de reconocimiento facial.

Fiji es un paquete de código abierto para el procesamiento de imágenes que incluye ImageJ (un programa de procesamiento de imágenes diseñado para imágenes científicas multidimensionales) y una variedad de complementos para el análisis de imágenes científicas.

En esta capacitación en vivo, dirigida por un instructor, los participantes aprenderán a utilizar la distribución de Fiji y su programa subyacente, ImageJ, para desarrollar una aplicación de análisis de imágenes.

Al finalizar esta capacitación, los participantes estarán en capacidad de:

• Utilizar las funciones avanzadas de programación y los componentes de software de Fiji para extender ImageJ.
• Unir grandes imágenes 3D a partir de mosaicos superpuestos.
• Actualizar automáticamente una instalación de Fiji al iniciar, gracias al sistema de actualización integrado.
• Elegir entre una amplia gama de lenguajes de scripting para desarrollar soluciones personalizadas de análisis de imágenes.
• Aplicar las potentes bibliotecas de Fiji, como ImgLib, en grandes conjuntos de datos de imágenes biológicas.
• Desplegar su aplicación y colaborar con otros científicos en proyectos similares.

Formato del curso

• Conferencias interactivas y debates.
• Numerosos ejercicios y prácticas.
• 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 los detalles.

Esta capacitación en vivo, impartida por un instructor en Colombia (en línea o en sitio), está dirigida a investigadores y profesionales de laboratorio de nivel principiante a intermedio que deseen procesar y analizar imágenes relacionadas con tejidos histológicos, células sanguíneas, algas y otras muestras biológicas.

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Navegar por la interfaz de Fiji y utilizar las funciones principales de ImageJ.
• Preprocesar y mejorar imágenes científicas para obtener un mejor análisis.
• Realizar análisis cuantitativo de imágenes, incluido el conteo de células y la medición de áreas.
• Automatizar tareas repetitivas mediante el uso de macros y complementos.
• Personalizar flujos de trabajo según las necesidades específicas de análisis de imágenes en investigación biológica.

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

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

Al finalizar esta capacitación, los participantes estarán en capacidad de:

• Diseñar flujos de trabajo específicos del sector financiero con LangGraph, alineados a requisitos regulatorios y de auditoría.
• Integrar estándares y ontologías de datos financieros en el estado del grafo y las herramientas asociadas.
• Implementar controles de confiabilidad, seguridad y supervisión humana (human-in-the-loop) para procesos críticos.
• Desplegar, monitorear y optimizar sistemas basados en LangGraph para maximizar el rendimiento, reducir costos y cumplir con los niveles de servicio acordados (SLA).

Formato del curso

• Clases interactivas con discusión.
• Numerosos ejercicios y prácticas.
• 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 coordinarlo.

LangGraph es un framework para construir aplicaciones de LLM con estructura de grafos que soportan planificación, ramificación, uso de herramientas, memoria y ejecución controlable.

Esta capacitación impartida por un instructor, en vivo (en línea o presencial), está dirigida a desarrolladores de nivel principiante, ingenieros de prompts y profesionales de datos que deseen diseñar y construir flujos de trabajo confiables con múltiples pasos para LLM utilizando LangGraph.

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

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

Formato del curso

• Clases interactivas y discusiones moderadas.
• Laboratorios guiados y recorrido por el código en un entorno de pruebas.
• Ejercicios basados en escenarios de diseño, pruebas y evaluación.

Opciones de personalización del curso

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

LangGraph 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 es un framework diseñado para construir aplicaciones de modelos de lenguaje (LLM) con estado y múltiples actores, estructuradas como gráficos compositivos que mantienen estado persistente y ofrecen control preciso sobre la ejecución.

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.

LangGraph es un framework para componer flujos de trabajo de LLM estructurados como grafos que soportan ramificaciones, uso de herramientas, memoria y ejecución controlable.

Este entrenamiento en vivo, impartido por un instructor (en línea o en sitio), está dirigido a ingenieros y equipos de producto de nivel intermedio que desean combinar la lógica de grafos de LangGraph con bucles de agentes LLM para construir aplicaciones dinámicas y conscientes del contexto, como agentes de soporte al cliente, árboles de decisión y sistemas de recuperación de información.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes estarán en capacidad de:

• Diseñar flujos de trabajo basados en grafos que coordinen agentes LLM, herramientas y memoria.
• Implementar enrutamiento condicional, reintentos y mecanismos de respaldo para una ejecución robusta.
• Integrar recuperación, APIs y salidas estructuradas en los bucles de los agentes.
• Evaluar, monitorear y fortalecer el comportamiento de los agentes para garantizar confiabilidad y seguridad.

Formato del curso

• Clases interactivas y discusión guiada.
• Laboratorios dirigidos y revisión de código en un entorno de pruebas (sandbox).
• Ejercicios de diseño basados en escenarios y revisiones entre pares.

Opciones de personalización del curso

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

LangGraph 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.

OpenCV (Librería de Código Abierto para Visión por Computador: http://opencv.org) es una librería de licencia BSD de código abierto que incluye cientos de algoritmos de visión por computador.

Público objetivo

Este curso está dirigido a ingenieros y arquitectos que buscan utilizar OpenCV en proyectos de visión por computador.

Este 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.

La coincidencia de patrones es una técnica utilizada para localizar patrones específicos dentro de una imagen. Puede emplearse para determinar la existencia de características definidas en una imagen capturada, como la etiqueta esperada en un producto defectuoso en una línea de producción o las dimensiones especificadas de un componente. Se diferencia de la "reconocimiento de patrones" (que identifica patrones generales basándose en grandes colecciones de muestras relacionadas) en que define explícitamente qué estamos buscando y luego indica si el patrón esperado existe o no.

Formato del curso

• Este curso introduce los enfoques, tecnologías y algoritmos utilizados en el campo de la coincidencia de patrones aplicado a la visión artificial.

Esta 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.