Modelos de Lenguaje Grandes (LLM) para la Inteligencia de Negocios
Los Modelos de Lenguaje Grandes (LLM) son redes neuronales profundas capaces de generar textos en lenguaje natural a partir de una entrada o contexto determinado. LLMs para la Inteligencia de Negocios es una exploración del impacto transformador que estos modelos tienen en el análisis de datos empresariales.
Este entrenamiento en vivo, impartido por un instructor (en línea o en sitio), está dirigido a profesionales de negocios y analistas de datos de nivel intermedio que deseen aprovechar el poder de los LLM para extraer información valiosa para sus empresas.
Al finalizar este entrenamiento, los participantes serán capaces de:
- Comprender los fundamentos y aplicaciones de los LLM en el contexto de la inteligencia de negocios.
- Aplicar los LLM para analizar grandes conjuntos de datos y extraer insights significativos.
- Integrar analíticas impulsadas por LLM en los procesos estratégicos de toma de decisiones empresariales.
- Evaluar las consideraciones éticas y las mejores prácticas para el uso de LLM en el entorno empresarial.
- Anticipar las tendencias futuras en inteligencia artificial y prepararse para el panorama en evolución de la inteligencia de negocios.
Formato del Curso
- Clases interactivas y discusiones.
- 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.
Temario del curso
Introducción a los LLM y la Inteligencia de Negocios
- Visión general de los LLM en el contexto del análisis empresarial
- El papel de los LLM en la toma de decisiones basada en datos
- Comprensión de las capacidades y limitaciones de los LLM
Análisis de Datos con LLM
- Preparación de conjuntos de datos para análisis con LLM
- Técnicas para la extracción y procesamiento de datos mediante LLM
- Generación de informes y visualizaciones con LLM
Análisis de Mercado Utilizando LLM
- Análisis de sentimiento e interpretación de la retroalimentación de los clientes
- Recolección de inteligencia competitiva con LLM
- Modelado predictivo para tendencias del mercado
Planificación Estratégica con LLM
- Integración de insights de LLM en la estrategia empresarial
- Planificación de escenarios y evaluación de riesgos con LLM
- Elaboración de planes de negocios informados por datos
Estudios de Caso y Aplicaciones Industriales
- Revisión de aplicaciones exitosas de LLM en diversas industrias
- Discusión sobre el impacto de los LLM en los resultados empresariales
- Análisis grupal de problemas empresariales del mundo real
Consideraciones Éticas y Gobernanza de Datos
- Abordar las preocupaciones éticas en el uso de LLM para la inteligencia de negocios
- Asegurar la privacidad de los datos y el cumplimiento en aplicaciones de LLM
- Mejores prácticas para la gobernanza de datos con LLM
Proyecto Práctico
- Aplicación de LLM a un desafío de inteligencia de negocios
- Revisiones entre pares y sesiones de resolución colaborativa de problemas
Resumen y Próximos Pasos
Requerimientos
- Comprensión de los conceptos de inteligencia de negocios
- Experiencia en análisis de datos y habilidades básicas de programación
- Familiaridad con los principios del aprendizaje automático
Público Objetivo
- Analistas de negocios
- Científicos de datos
- Planificadores estratégicos
Los cursos públicos requieren más de 5 participantes.
Modelos de Lenguaje Grandes (LLM) para la Inteligencia de Negocios - Reserva
Modelos de Lenguaje Grandes (LLM) para la Inteligencia de Negocios - Consulta
Modelos de Lenguaje Grandes (LLM) para la Inteligencia de Negocios - Solicitud de consultoría
Próximos cursos
Cursos Relacionados
LangGraph Avanzado: Optimización, Depuración y Monitoreo de Grafos Complejos
35 HorasLangGraph 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.
Creación de Agentes de Código con Devstral: Desde el Diseño del Agente hasta la Herramienta
14 HorasDevstral es un framework de código abierto diseñado para crear y ejecutar agentes de código capaces de interactuar con bases de código, herramientas de desarrollo y APIs, con el fin de mejorar la productividad en ingeniería.
Esta capacitación en vivo, impartida por un instructor (en línea o presencial), está dirigida a ingenieros de ML de nivel intermedio a avanzado, equipos de herramientas de desarrollo y SREs que deseen diseñar, implementar y optimizar agentes de código utilizando Devstral.
Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:
- Configurar y preparar Devstral para el desarrollo de agentes de código.
- Diseñar flujos de trabajo agénticos para la exploración y modificación de bases de código.
- Integrar agentes de código con herramientas de desarrollo y APIs.
- Implementar las mejores prácticas para un despliegue seguro y eficiente de los agentes.
Formato del curso
- Clases magistrales interactivas y debates.
- Múltiples 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 coordinarlo.
Model Ops de Código Abierto: Autoalojamiento, Ajuste Fino y Gobernanza con los Modelos Devstral y Mistral
14 HorasLos modelos Devstral y Mistral son tecnologías de inteligencia artificial de código abierto diseñadas para un despliegue flexible, ajuste fino e integración escalable.
Esta capacitación en vivo, impartida por un instructor (en línea o en sitio), está dirigida a ingenieros de ML de nivel intermedio a avanzado, equipos de plataformas e ingenieros de investigación que deseen autoalojar, ajustar finamente y gobernar los modelos Mistral y Devstral en entornos de producción.
Al finalizar esta capacitación, los participantes estarán en capacidad de:
- Configurar y establecer entornos autoalojados para los modelos Mistral y Devstral.
- Aplicar técnicas de ajuste fino para optimizar el rendimiento en dominios específicos.
- Implementar estrategias de versionado, monitoreo y gobernanza del ciclo de vida.
- Asegurar la seguridad, el cumplimiento normativo y el uso responsable de modelos de código abierto.
Formato del curso
- Clases interactivas y discusiones.
- Ejercicios prácticos en autoalojamiento y ajuste fino.
- Implementación en tiempo real de pipelines de gobernanza y monitoreo.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, por favor contáctenos para coordinar.
Aplicaciones de LangGraph en Finanzas
35 HorasFundamentos de LangGraph: Encadenamiento y prompting de LLM basado en grafos
14 HorasLangGraph es un marco de trabajo para construir aplicaciones de LLM estructuradas en grafos que admiten planificación, ramificación, uso de herramientas, memoria y ejecución controlable.
Esta formación en vivo impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores principiantes, ingenieros de prompts y profesionales de datos que deseen diseñar y construir flujos de trabajo de LLM de múltiples pasos fiables utilizando LangGraph.
Al finalizar esta formación, los participantes podrán:
- Explicar los conceptos centrales de LangGraph (nodos, aristas y estado) y cuándo utilizarlos.
- Construir cadenas de prompts que ramifiquen, invoquen herramientas y mantengan memoria.
- Integrar recuperación e integración con APIs externas en flujos de trabajo de grafos.
- Probar, depurar y evaluar aplicaciones de LangGraph para garantizar su fiabilidad y seguridad.
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 para Aplicaciones Legales
35 HorasConstrucción de flujos de trabajo dinámicos con LangGraph y agentes LLM
14 HorasLangGraph 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 HorasArquitecturas de Modelos de Lenguaje Grande (LLM) Rentables: Mistral a Gran Escala (Ingeniería de Rendimiento y Costos)
14 HorasProductización de Asistentes Conversacionales con Conectores e Integraciones de Mistral
14 HorasMistral AI es una plataforma de inteligencia artificial abierta que permite a los equipos crear e integrar asistentes conversacionales en flujos de trabajo empresariales y orientados al cliente.
Esta capacitación, impartida por un instructor y en vivo (en línea o presencial), está dirigida a gerentes de producto, desarrolladores full-stack e ingenieros de integración de nivel principiante a intermedio que deseen diseñar, integrar y productizar asistentes conversacionales utilizando conectores e integraciones de Mistral.
Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:
- Integrar modelos conversacionales de Mistral con conectores empresariales y de SaaS.
- Implementar la generación aumentada con recuperación (RAG) para obtener respuestas fundamentadas.
- Diseñar patrones de experiencia de usuario (UX) para asistentes de chat internos y externos.
- Desplegar asistentes en flujos de trabajo de productos para casos de uso del mundo real.
Formato del curso
- Clases interactivas y discusiones.
- Ejercicios prácticos de integración.
- Desarrollo en tiempo real de asistentes conversacionales en laboratorio.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, por favor contáctenos para coordinarlo.
Implementaciones de Grado Empresarial con Mistral Medium 3
14 HorasMistral Medium 3 es un modelo de lenguaje grande multimodal de alto rendimiento, diseñado para implementaciones de grado productivo en entornos empresariales.
Esta capacitación guiada por un instructor, en vivo (en línea o presencial), está dirigida a ingenieros de IA/ML de nivel intermedio a avanzado, arquitectos de plataformas y equipos de MLOps que deseen desplegar, optimizar y asegurar Mistral Medium 3 para casos de uso empresariales.
Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:
- Desplegar Mistral Medium 3 mediante opciones de API y autoalojamiento.
- Optimizar el rendimiento de inferencia y los costos.
- Implementar casos de uso multimodales con Mistral Medium 3.
- Aplicar las mejores prácticas de seguridad y cumplimiento para entornos empresariales.
Formato del curso
- Clases interactivas y discusión.
- Numerosos 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, contáctenos para coordinar.
Mistral para IA Responsable: Privacidad, Residencia de Datos y Controles Empresariales
14 HorasMistral AI es una plataforma de inteligencia artificial abierta y lista para el entorno empresarial que ofrece funcionalidades para un despliegue seguro, conforme y responsable de la IA.
Esta capacitación presencial impartida por un instructor (en línea o en sitio) está dirigida a responsables de cumplimiento, arquitectos de seguridad y partes interesadas legales y operativas de nivel intermedio que deseen implementar prácticas de IA responsable con Mistral, aprovechando mecanismos de privacidad, residencia de datos y control empresarial.
Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:
- Implementar técnicas que preservan la privacidad en los despliegues de Mistral.
- Aplicar estrategias de residencia de datos para cumplir con los requisitos regulatorios.
- Configurar controles de nivel empresarial como RBAC, SSO y registros de auditoría.
- Evaluar opciones de proveedores y modelos de despliegue para asegurar la alineación con el cumplimiento normativo.
Formato del curso
- Clases interactivas y sesiones de discusión.
- Estudios de caso y ejercicios enfocados en el cumplimiento normativo.
- Implementación práctica de controles empresariales de IA.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, contáctenos para coordinar la logística.
