LangGraph en la Salud: Orquestación de Flujos de Trabajo para Entornos Regulados

LangGraph es un marco diseñado para desarrollar aplicaciones LLM multiactor con estado, que incluyen gráficos componibles con estado persistente y control de ejecución.

Esta formación dirigida por instructores (tanto en línea como presencial) está orientada a ingenieros avanzados de plataformas AI, DevOps para AI y arquitectos ML que buscan optimizar, depurar, monitorear y operar sistemas LangGraph de producción.

Al concluir esta formación, los participantes podrán:

• Diseñar y optimizar topologías complejas de LangGraph para mejorar la velocidad, reducir costos y escalar eficientemente.
• Incorporar confiabilidad en sus diseños mediante reintentos, tiempos de espera, idempotencia y recuperación basada en puntos de control.
• Depurar y rastrear ejecuciones del gráfico, examinar el estado y reproducir sistemáticamente problemas de producción.
• Instrumentar los gráficos con registros, métricas y trazas, implementarlos en producción y monitorear SLAs y costos.

Formato del Curso

• Sesiones interactivas de lectura y discusión.
• Variados 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 coordinar la fecha.

Este entrenamiento en vivo y guiado por un instructor en Colombia (en línea o presencial) está dirigido a profesionales de la salud y desarrolladores de IA de nivel intermedio a avanzado que deseen implementar soluciones de salud impulsadas por IA.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes serán capaces de:

• Comprender el papel de los agentes de IA en la atención médica y el diagnóstico.
• Desarrollar modelos de IA para el análisis de imágenes médicas y el diagnóstico predictivo.
• Integrar la IA con registros electrónicos de salud (EHR) y flujos de trabajo clínicos.
• Garantizar el cumplimiento con las regulaciones de atención médica y prácticas éticas de IA.

Esta formación dirigida por un instructor en Colombia (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de la salud de nivel intermedio que deseen aplicar soluciones de IA y AR/VR para la formación médica, simulaciones quirúrgicas y rehabilitación.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender el papel de la IA en mejorar las experiencias de AR/VR en la atención sanitaria.
• Utilizar AR/VR para simulaciones quirúrgicas y formación médica.
• Aplicar herramientas de AR/VR en la rehabilitación y terapia de pacientes.
• Explorar las preocupaciones éticas y de privacidad en las herramientas médicas potenciadas por IA.

Este entrenamiento dirigido por un instructor (en línea o presencial) está destinado a científicos de datos y profesionales de la salud de nivel intermedio que deseen aprovechar la IA para aplicaciones avanzadas de salud utilizando Google Colab.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes serán capaces de:

• Implementar modelos de IA para la salud utilizando Google Colab.
• Utilizar IA para el modelado predictivo en datos de salud.
• Analizar imágenes médicas con técnicas impulsadas por IA.
• Explorar consideraciones éticas en soluciones de salud basadas en IA.

Esta formación en vivo dirigida por un instructor en Colombia (en línea o presencial) está destinada a profesionales de la salud y científicos de datos de nivel intermedio que desean entender y aplicar tecnologías de inteligencia artificial en entornos sanitarios.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Identificar los principales desafíos del sector sanitario que la IA puede abordar.
• Analizar el impacto de la IA en la atención al paciente, la seguridad y la investigación médica.
• Comprender la relación entre la IA y los modelos de negocio en salud.
• Aplicar conceptos fundamentales de IA a escenarios sanitarios.
• Desarrollar modelos de aprendizaje automático para el análisis de datos médicos.

Este entrenamiento dirigido por un instructor (en línea o presencial) en Colombia está destinado a profesionales de la salud e investigadores que desean aprovechar ChatGPT para mejorar el cuidado de los pacientes, optimizar flujos de trabajo y mejorar los resultados de la atención médica.

Al final de este entrenamiento, los participantes serán capaces de:

• Comprender los fundamentos de ChatGPT y sus aplicaciones en el sector de la salud.
• Utilizar ChatGPT para automatizar procesos y interacciones en el ámbito de la salud.
• Proporcionar información médica precisa y apoyo a los pacientes utilizando ChatGPT.
• Aplicar ChatGPT para la investigación y análisis médicos.

Este entrenamiento en vivo dirigido por un instructor (en línea o presencial) está destinado a profesionales de la salud, ingenieros biomédicos y desarrolladores de IA de nivel intermedio que desean aprovechar Edge AI para soluciones innovadoras en el sector sanitario.

Al final de este entrenamiento, los participantes serán capaces de:

• Entender el papel y beneficios de Edge AI en la salud.
• Desarrollar y desplegar modelos de IA en dispositivos periféricos para aplicaciones sanitarias.
• Implementar soluciones de Edge AI en dispositivos portátiles y herramientas diagnósticas.
• Diseñar y desplegar sistemas de monitoreo de pacientes utilizando Edge AI.
• Abordar consideraciones éticas y regulatorias en aplicaciones de IA sanitaria.

Este entrenamiento dirigido por un instructor (en línea o presencial) en Colombia está orientado a profesionales de la salud, analistas de datos y formuladores de políticas con nivel principiante e intermedio que desean entender y aplicar la IA generativa en el contexto de la atención sanitaria.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes serán capaces de:

• Explicar los principios y aplicaciones de la IA generativa en el ámbito de la salud.
• Identificar oportunidades para que la IA generativa mejore el descubrimiento de fármacos y la medicina personalizada.
• Utilizar técnicas de IA generativa para imágenes médicas y diagnóstico.
• Evaluar las implicaciones éticas de la IA en entornos médicos.
• Desarrollar estrategias para integrar tecnologías de IA en sistemas de salud.

LangGraph es un marco diseñado para desarrollar aplicaciones LLM estatales y multiactor como gráficos componibles con estado persistente y control sobre la ejecución.

Este entrenamiento dirigido por el instructor (en línea o en sitio) está orientado 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 este entrenamiento, los participantes serán capaces de:

• Diseñar flujos de trabajo específicos para finanzas utilizando LangGraph, alineados con los requisitos regulatorios y de auditoría.
• Integrar estándares de datos financieros y ontologías en el estado del gráfico y las herramientas utilizadas.
• Implementar controles de fiabilidad, seguridad y human-in-the-loop para procesos críticos en el sistema.
• Desplegar, monitorear y optimizar sistemas basados en LangGraph, asegurando un rendimiento óptimo, costos eficientes y cumplimiento de los SLAs.

Formato del Curso

• Lectura interactiva y discusión dinámica.
• Muchos ejercicios prácticos y simulaciones.
• Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.

Opciones de Personalización del Curso

• Para solicitar una versión personalizada de este curso, por favor contáctenos para realizar los ajustes necesarios.

LangGraph es un marco diseñado para crear aplicaciones LLM basadas en grafos, que soportan planificación, ramificaciones, uso de herramientas, memoria y ejecución controlada.

Esta capacitación dirigida por instructores, tanto en línea como presencial, está orientada a desarrolladores principiantes, ingenieros de prompts y profesionales de datos que desean diseñar y construir flujos de trabajo LLM multi-etapas confiables utilizando LangGraph.

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Explicar los conceptos fundamentales de LangGraph (nodos, bordes, estado) y cuándo aplicarlos.
• Construir cadenas de prompts que se ramifiquen, invoquen herramientas y mantengan la memoria.
• Integrar recuperaciones y APIs externas en los flujos de trabajo basados en grafos.
• Probar, depurar y evaluar aplicaciones LangGraph para garantizar su confiabilidad y seguridad.

Formato del Curso

• Charla interactiva y discusión guiada.
• Laboratorios dirigidos y revisión de código en un entorno seguro.
• Ejercicios basados en escenarios para el diseño, la prueba y la evaluación.

Opciones de Personalización del Curso

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

LangGraph es un marco de trabajo diseñado para crear aplicaciones LLM estatales y multi-actor, estructuradas como grafos componibles con estado persistente y control preciso sobre la ejecución.

Este entrenamiento dirigido por un instructor (tanto en línea como presencial) está orientado a profesionales de nivel intermedio a avanzado que buscan diseñar, implementar y operar soluciones legales basadas en LangGraph, asegurando los controles necesarios de cumplimiento, rastreabilidad y gobernanza.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes serán capaces de:

• Diseñar flujos de trabajo legales específicos en LangGraph que mantengan la auditabilidad y el cumplimiento normativo.
• Integrar ontologías legales y estándares documentales en el estado del grafo y su procesamiento.
• Implementar salvaguardas, aprobaciones con intervención humana y rutas de decisión rastreables.
• Desplegar, monitorear y mantener servicios de LangGraph en producción, garantizando observabilidad y controles de costo.

Formato del Curso

• Conferencia interactiva y discusión.
• Numerosos ejercicios y práctica.
• Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.

Opciones de Personalización del Curso

• Para solicitar un entrenamiento personalizado para este curso, póngase en contacto con nosotros para realizar los arreglos necesarios.

LangGraph es un marco que permite crear flujos de trabajo estructurados en gráficos, con soporte para ramificaciones, uso de herramientas, memoria y ejecución controlada.

Este entrenamiento dirigido por instructores (tanto en línea como presencial) está diseñado para ingenieros intermedios y equipos de productos que desean integrar la lógica gráfica de LangGraph con los bucles de agentes LLM, con el fin de desarrollar aplicaciones dinámicas y contextuales, como asistentes de soporte al cliente, árboles de decisiones y sistemas de recuperación de información.

Al finalizar este curso, los participantes serán capaces de:

• Diseñar flujos de trabajo basados en gráficos que coordinen agentes LLM, herramientas y memoria.
• Implementar rutas condicionales, reintentos y respaldos para garantizar una ejecución robusta.
• Integrar recuperación, APIs y salidas estructuradas en los bucles de agentes.
• Evaluar, monitorear y fortalecer el comportamiento del agente para mejorar su confiabilidad y seguridad.

Formato del Curso

• Sesiones interactivas con discusiones facilitadas.
• Laboratorios guiados y revisión de código en un entorno sandbox.
• Ejercicios de diseño basados en escenarios y revisiones entre pares.

Opciones de Personalización del Curso

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

LangGraph es un marco de orquestación basado en grafos que permite flujos de trabajo condicionales y multietapa con LLMs y herramientas, ideal para automatizar y personalizar pipelines de contenido.

Este entrenamiento dirigido por un instructor (tanto en línea como presencial) está diseñado para marketers, estrategas de contenido y desarrolladores de automatización de nivel intermedio que deseen implementar campañas de correo electrónico dinámicas y ramificadas, así como pipelines de generación de contenido utilizando LangGraph.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes podrán:

• Diseñar flujos de trabajo de correo electrónico y contenido estructurados en grafos con lógica condicional.
• Integrar LLMs, APIs y fuentes de datos para lograr personalización automatizada.
• Gestionar el estado, la memoria y el contexto en campañas multietapa.
• Evaluar, monitorear y optimizar el rendimiento de los flujos de trabajo y los resultados de entrega.

Formato del Curso

• Conferencias interactivas y discusiones en grupo.
• Laboratorios prácticos 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 un entrenamiento personalizado para este curso, por favor contáctenos para coordinar.

Esta formación en vivo dirigida por un instructor en Colombia (en línea o presencial) está destinada a profesionales de la salud, investigadores médicos y desarrolladores de IA de nivel intermedio a avanzado que deseen aplicar AI multimodal en diagnósticos médicos y aplicaciones de atención sanitaria.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender el papel de la IA multimodal en la atención sanitaria actual.
• Integrar datos médicos estructurados y no estructurados para diagnósticos impulsados por IA.
• Aplicar técnicas de IA para analizar imágenes médicas y registros electrónicos de salud.
• Desarrollar modelos predictivos para el diagnóstico de enfermedades y recomendaciones de tratamiento.
• Implementar procesamiento de voz y lenguaje natural (NLP) para transcripción médica e interacción con pacientes.

Esta formación en vivo dirigida por un instructor en Colombia (en línea o presencial) está destinada a profesionales de la salud y desarrolladores de IA de nivel intermedio que desean aprovechar las técnicas de ingeniería de prompts para mejorar los flujos de trabajo médicos, la eficiencia de la investigación y los resultados del paciente.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender los fundamentos de la ingeniería de prompts en salud.
• Utilizar prompts de IA para la documentación clínica y las interacciones con pacientes.
• Aprovechar la IA para la investigación médica y el análisis de literatura.
• Mejorar el descubrimiento de medicamentos y la toma de decisiones clínicas mediante prompts impulsados por IA.
• Garantizar el cumplimiento con los estándares regulatorios y éticos en la IA de la salud.